Оптимізація оброблення інформації за допомогою сучасних комп'ютерних технологій у роботі логістичних центрів

DOI: 10.31673/2412-9070.2022.026669

Анотація

Щоб залишатися успішними на ринку й ефективно вести складське господарство, все більше великих та середніх підприємств запроваджують та відчувають переваги від роботи з хмарними системами керування складами (WMS).
Підрядні фірми швидко встановлюють та налаштовують під виконання потреб замовника програмне забезпечення на своїх серверах, а також забезпечують його підтримання та оновлення. Власникам складів більше не потрібно турбуватися про розміщення серверів, забезпечення електроживлення, утримання великих IT-команд тощо.
Завдяки можливостям самостійно збирати великі обсяги даних алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту покращуються з набуттям досвіду й відповідно адаптуються до різних ситуацій, а отже, все частіше впроваджуються в процеси керування складами. Це допомагає аналізувати залишки та постачання, оптимально планувати заповненість складів, збір товарів на відвантаження, а також кількість та посади працівників, яких потрібно вивести на зміни, тощо.
Технологія RFID (Radio Frequency Identification) полягає в нанесенні на кожну одиницю товару спеціальної позначки, в якій зашифровано дані про вагу, обсяг, приймання, зберігання, тощо. Технологія поступово витісняє паперові носії зі штрих-кодами. Завдяки впровадженню цих вирішень спрощується облік, знижується кількість помилок, оскільки переміщення, знаходження та відвантаження товарів легко відстежити, у такий спосіб пришвидшуючи приймання товарів на складах і маркетах. Удосконаливши методи машинного навчання, технології комп'ютерного зору дадуть змогу правильно розпізнавати товари, порівнюючи їх із шаблонами, які завчасно було внесено в базу даних, порахувати кількість одиниць і відокремити пошкоджені.
У статті розглянуто технології, які значно полегшують оброблення товарів у сучасних логістичних центрах. Описано переваги, недоліки та причини, через які ще не всі вирішення можна впровадити, оскільки поки що не вдалося досягти прийнятної точності та ціни.

Ключові слова: хмарна система керування складом; машинне навчання; штучний інтелект; комп’ютерний зір; RFID-позначки.

Список використаної літератури
1. Логістика: Теорія та практика: навч. посіб. / В. М. Кислий, О. А. Біловодська, О. М. Олефіренко, О. М. Соляник. Київ: Центр навч. літератури, 2010. 360 с.
2. https://www.supplychaindive.com/news/Amazon-Alibaba-robot-warehouse-last-mile-technology/601742
3. https://supplychaingamechanger.com/7-reasons-to-consider-a-cloud-based-wms
4. https://www.orderhive.com/blog/cloud-basedwarehouse-management-system
5. https://www.scjunction.com/blog/ai-and-machine-learning-transform-warehouse
6. https://vitalflux.com/warehouse-managementmachine-learning-use-cases
7. https://www.supplychaindive.com/spons/5-applications-for-artificial-intelligence-in-the-warehouse-and-distributio/605942
8. https://www.ar-racking.com/en/news-andblog/storage-solutions/quality-and-security/rfidtechnology-applied-in-a-warehouse-and-logistics
9. Sarigul M., Ozyildirim B. M., Avci M. Differential convolutional neural network. (Report) // Neural Networks, 2019. vol. 116. Р. 279.
10. Xueqin Yang. Development of a Warehouse Model Using Machine Learning Technologies With Application in Receiving Management // RHD Thesis. School of Engineering and Technology, Central Queensland University. 2021.