Wie KI E-Commerce während der Pandemie rettete

Seit der ersten Schließung der Vereinigten Staaten aufgrund der Coronavirus-Pandemie vor zwei Jahren hat sich so viel verändert. In einer Zeit der beispiellosen Beschleunigung des E-Commerce und des Arbeitskräftemangels fehlt es den herkömmlichen Pick-and-Pack-Prozessen an Skalierbarkeit, um der Nachfrage gerecht zu werden. Obwohl die Pandemie sicherlich negative Folgen hat, stellt sich die Frage:„Wie hat dies unsere Arbeitsweise zum Besseren verändert?“

Schnelle Beschleunigung der Robotik macht die Variabilität zunichte

Arbeitskräfteknappheit ist ein Trend, der während der Pandemie sprunghaft angestiegen ist, und die Auswirkungen der Pandemie waren verheerend für Unternehmen, die nicht bereit waren, Roboterautomatisierung zu implementieren. Als COVID-19 zuschlug, benötigten Fulfillment-Lager über Nacht mehr Kapazität. Das Hinzufügen von Mitarbeitern zum Lager war keine Option. Wenn also die Mitarbeiter nicht zur Arbeit kommen konnten, wandten sich die Lager an Roboter, um die Arbeit zu erledigen.

Lagerarbeit ist verletzungsanfällig und mühsam, und einige Arbeiten werden auf engstem Raum ausgeführt. Zum Beispiel erfordert das manuelle Sortieren von Postsäcken, dass drei Personen extrem nahe beieinander stehen und sich oft bei der Arbeit zwischen den Fächern begegnen. Roboter-Sortiersysteme brechen die Anforderungen von Lagermitarbeitern, die in physischer Nähe arbeiten, und ermöglichen soziale Distanzierung, da Mitarbeiter den alltäglichen Sortierprozess überwachen.

Mit Blick auf die Zukunft können Einrichtungen Gebäude so konfigurieren, dass Menschen mehrere Roboter auf sichere und sozial distanzierte Weise verwalten können. Unternehmen, die weniger auf große Gruppen von Menschen angewiesen sind, die alltägliche Aufgaben ausführen, werden eine größere Zuverlässigkeit des Gesamtdurchsatzes pro Quadratfuß pro Tag erleben. Dies bedeutet, dass Unternehmen ihren Kunden Versprechen geben können, die sie halten können.

Roboter verstärken menschliche Fähigkeiten

Lagereinrichtungen sind bestrebt, die Effizienz zu maximieren, gemessen am Durchsatz pro Quadratfuß pro Tag. Lagerhäuser sind bei der Arbeit mit Menschen mit Variablen konfrontiert. Sind die Mitarbeiter zum Beispiel hungrig, müde und freuen sich auf ihre nächste Pause, oder fühlen sie sich gut und haben einen produktiven Hochleistungstag?

Betrachten Sie den Vorgang des Sortierens eines Artikels oder Pakets. Ein Mensch muss:

Sehen Sie sich einen Stapel von Produkten oder Paketen an

Wählen Sie einen Gegenstand aus, um ihn aus dem ungeordneten Stapel aufzuheben

Identifizieren Sie einen Auswahlpunkt, um das Element herauszuheben

Hebe den Artikel auf

Erkennen und vergewissern Sie sich bei der Abholung, dass nur ein Artikel abgeholt wurde

Navigieren Sie diesen Artikel zum Ausgabeort (Postsack)

Platzieren Sie den Artikel erfolgreich am richtigen Ausgabeort, sodass die Produktdichte (Sackdichte) maximiert wird

Können Menschen das? Ja.

Ist es einfach zu tun? Ja.

Wollen Menschen es 4.000 Mal am Tag, fünf Tage die Woche tun? Nein.

Roboter schaffen Konsistenz, um Höhen und Tiefen auszugleichen. Noch bessere, äußerst geschickte Sortierroboter, die von Simulation-to-Reality-KI (Sim2Real) angetrieben werden, können am ersten Tag fast jeden Artikel in einem Lagerhaus aufnehmen, um die Effizienz zu steigern und die Arbeitsbedingungen der Menschen zu verbessern.

Auch wenn Unternehmen die Vorstellung haben, dass der Einsatz eines Roboters ohne menschliche Interaktion „sein Ding macht“, ist das nicht der Fall. Menschen arbeiten mit Robotern zusammen, um den Durchsatz zu optimieren. Für einen ausfallsicheren Betrieb gibt es das eine nicht ohne das andere.

Roboterimplementierungen für die Paketsortierung sind am erfolgreichsten, wenn Menschen mehrdeutige Gegenstände handhaben und der Roboter die alltäglichen, sich wiederholenden Aufgaben übernimmt. Die Kombination dieser beiden Arten von Aufgaben ist leistungsfähig. Die Harmonie entsteht, weil der Mensch dort weitermacht, wo der Roboter aufhört. Beispielsweise identifiziert und greift der Roboter Gegenstände und steckt die Gegenstände dann in einen Sack. Der Mensch muss den Sack manipulieren, ihn zubinden, ihn beschriften usw. Obwohl es bedeutende Fortschritte in der Geschicklichkeit und Fähigkeit von Robotern gegeben hat, gibt es bestimmte Aufgaben, die Menschen am besten erledigen.

Simulation-to-Reality-KI erfüllt konstante Handelsnachfrage

Herkömmliche Roboter wurden einst so programmiert, dass sie wiederholt die gleiche Bewegung ausführen. Heute erweitert KI die Fähigkeiten von Robotern und erhöht die Anpassungsfähigkeit an die Art von Gegenständen, die Roboter aufnehmen können. Da das E-Commerce-Volumen weiter zunimmt, ändern sich Größe und Form der Verpackungen ständig, wodurch der Bedarf an leistungsfähigeren Robotern als je zuvor steigt.

Ohne fortschrittliche KI könnte es Jahre dauern, bis ein Roboter Pakete mit einer Geschwindigkeit sortiert, die dem menschlichen Durchsatz entspricht. Die Handhabung einer Vielzahl von Artikeln ist datenintensiv und erfordert Millionen von ausgeführten Kommissionierungen, bevor ein Roboter effektiv arbeitet. Die Simulation-to-Reality-Technologie (Sim2Real) beschleunigt und rationalisiert den Schulungsprozess. Sim2Real trainiert Roboter in der virtuellen Welt mit Millionen von Beispielen innerhalb weniger Stunden vor, sodass ein Roboter, wenn er in einer Einrichtung ankommt, über die Arten von Paketen Bescheid weiß, die er möglicherweise sieht, sodass er am ersten Tag mit dem Betrieb beginnen kann.

Pitney Bowes, ein globales Technologieunternehmen, das Handelslösungen anbietet, die Milliarden von Transaktionen in den Bereichen E-Commerce, Versand, Mailing und Finanzdienstleistungen ermöglichen, hat in seinem E-Commerce-Geschäft ein erhebliches Wachstum verzeichnet. Jeder Pitney Bowes-Kunde hat einen einzigartigen Satz von Artikeln, die er verkauft, daher variieren die Verpackung und das Branding auf jedem Artikel stark und die Arten von Artikeln, die Pitney Bowes durch die Lieferkette bewegt, ändern sich monatlich.

Pitney Bowes suchte nach einer automatisierten Sortierlösung und benötigte eine anpassungsfähige Lösung zur Bewältigung schneller Änderungen und unterschiedlicher Produkttypen.

Die KI von Sim2Real half Pitney Bowes, den Betrieb während der Hauptsaison 2020 für den Weihnachtseinkauf schnell zu skalieren, als Pitney Bowes Hunderttausende einzigartiger Pakete effektiv und genau sortierte. Pitney Bowes hat seitdem den Einsatz von Robotern in seiner gesamten Lieferkette ausgeweitet und nutzt die Sortiersysteme in mehreren Einrichtungen auf unterschiedliche Weise.