Robot cao kéo dài lên trên, đứng ở độ cao hơn bốn mét. Nó kéo một hộp tote bằng nhựa ra và uốn cong trở lại để đặt nó trên kệ thấp hơn, trước khi rút ra. Sau đó, một con rô bốt ngắn hơn cuộn lại, rút vật phẩm, quay lại và giao nó cho một nhân viên là con người.
Xung quanh nhà kho, cảnh này được lặp lại – nhiều robot thực hiện các nhiệm vụ khác nhau đồng thời không bao giờ đụng nhau. Tuy nhiên, chúng được tạo ra bởi các nhà sản xuất khác nhau và sử dụng các hệ điều hành khác nhau.
Điều giữ cho kho hàng hoạt động trơn tru – xử lý đơn hàng nhanh chóng và hiệu quả – không phải là phần cứng, mà là phần mềm.
Được phát triển bởi công ty khởi nghiệp Logistics thông minh Trung Quốc CoEvolution, nền tảng phần mềm này có thể giao tiếp với tất cả các hệ thống khác nhau trong kho hàng, mang lại cho nó cái mà người sáng lập 39 tuổi của CoEvolution, Lijun Zhu, gọi là “tầm nhìn của Chúa”, sau đó cho phép nó để sắp xếp tất cả các rô bốt khác nhau, chủ động thiết lập nhiệm vụ cho chúng đồng thời đảm bảo chúng không cản trở nhau.
Zhu nói: “Các robot không giao tiếp với nhau, chúng giao tiếp với hệ thống nền tảng của chúng tôi. “Chúng tôi có một nền tảng mở có thể phối hợp với các loại robot khác nhau. Thực sự thì rất khó, nhưng chúng tôi đã xây dựng được nó ”.
Ông nói rằng sự sẵn có ngày càng tăng của các robot có chi phí thấp và đáng tin cậy có nghĩa là yếu tố phần mềm sẽ là yếu tố phân biệt các giải pháp Logistics tốt nhất. Ông dự đoán một “xu hướng lớn” trong việc áp dụng robot trong lĩnh vực Logistics.
Nhà kho được mô tả ở trên nằm ở phía nam thành phố Quảng Châu và thuộc về nhà phân phối vật tư MRO hàng đầu MYMRO, công ty con trước đây của Grainger tại Trung Quốc.
Robot giúp nhà kho giữ mức tồn kho cao
Để mang đến trải nghiệm khách hàng cao cấp với lượng hàng tồn kho đầy đủ, nhà kho giữ hàng trăm nghìn sản phẩm trong kho. Bằng cách sử dụng CoEvolution, công ty có thể dự trữ hầu hết hàng tồn kho của mình trên các kệ cao và nhờ vào dữ liệu đặt hàng, hệ thống điều khiển robot sẽ tự động di chuyển các sản phẩm theo yêu cầu xuống các kệ thấp hơn trước để chúng có thể được chọn để gửi đi các robot khác. Điều này có nghĩa là khu vực lấy hàng trong kho có thể giảm đi một nửa trong khi cũng cắt giảm khoảng 50% sức lao động của con người – tiết kiệm đáng kể.
“Sự tương đồng giống như ổ cứng máy tính và bộ nhớ máy tính. Bạn có hầu hết Inventory của mình trên các kệ cao, chẳng hạn như tất cả dữ liệu trên ổ cứng. Nhưng sau đó khi bạn cần, bạn sẽ tải tất cả vào bộ nhớ của mình, đó là tầng kệ thấp hơn và các robot khác sẽ đưa các sản phẩm ở tầng thấp hơn đó đến tay người vận hành. Nó có hiệu quả cao và mật độ cao, ”Zhu nói.
Nó có thể là một giải pháp phần mềm nhưng Zhu nói rằng nó được sinh ra sau hàng giờ dài thăm kho MYMRO và xem nó hoạt động như thế nào – và trước đó nhiều năm kinh nghiệm đã tìm hiểu những “điểm đau” trong ngành Logistics. Zhu đã có một sự nghiệp thú vị – sau khi lấy bằng Tiến sĩ. tại Mỹ, ông đã đến ngân hàng đầu tư Goldman Sachs trước khi chuyển đến Amazon và làm việc về tối ưu hóa chuỗi cung ứng, điều đầu tiên khiến ông quan tâm đến lĩnh vực Logistics. Mối quan tâm của anh ấy đối với Internet sau đó đã khiến anh ấy chuyển sang Facebook, sau đó anh ấy trở lại Trung Quốc và bắt đầu làm việc tại chi nhánh Logistics của Alibaba, làm việc về việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và Machine Learning vào Logistics. Năm 2019, anh rời gã khổng lồ thương mại điện tử Trung Quốc để thành lập CoEvolution.
“Vì vậy, đó là một lĩnh vực rất truyền thống, bạn di chuyển những thứ thực tế xung quanh bằng các mô hình toán học và phần mềm rất thú vị và tiên tiến. Tôi có thể thấy giá trị ở chỗ, bạn đang tạo ra tác động đến thế giới, trên những thứ thực tế, ”anh nói.
“Nhưng kinh nghiệm của tôi trong lĩnh vực internet cũng rất có giá trị vì điều đó cho tôi ấn tượng rằng bằng cách áp dụng các kỹ thuật tiên tiến, bạn có thể tạo ra rất nhiều giá trị.”
Zhu hết sức nhấn mạnh rằng việc tạo ra một hệ thống điều khiển robot không giống như mơ một thuật toán để sử dụng trực tuyến. Hoạt động trong thế giới thực có nghĩa là những vấn đề không lường trước được mà nền tảng phải đủ mạnh để hấp thụ và duy trì hoạt động. Quá nhiều phức tạp và tinh vi cũng có thể gây hại như quá ít.
“Bạn phải thực sự đến nhà kho, làm việc với mọi người, thực sự mệt mỏi và gặp phải tất cả những vấn đề khác nhau và sau đó bạn hiểu cách kiểm soát mức độ phức tạp phù hợp, mức độ tinh vi phù hợp trong các mô hình của bạn.”
Long Wong là một khách hàng hài lòng. Anh ấy là người sáng lập và chủ tịch của ProA Supply Chain, công ty con Logistics của thương hiệu làm đẹp hàng đầu Trung Quốc, đơn vị cung cấp dịch vụ thương mại điện tử eBeauty Group (còn được gọi là UCO Cosmetics), chịu trách nhiệm về doanh thu mỹ phẩm trị giá hơn 3 tỷ đô la vào năm ngoái.
Wong được MIT đào tạo cho biết ProA ban đầu đã thử sử dụng các phương tiện dẫn đường tự động (AGV) để đưa hàng hóa từ các kệ hàng đến các công nhân nhà kho vào năm 2018 nhưng đã thất vọng vì việc triển khai hộp đen tiêu chuẩn. Công nhân đã phải đợi một thời gian dài giữa các lần lấy hàng và các AGV không tích hợp tốt với các quy trình kho khác. Ông nói, kết quả chung là một nhà kho kém hiệu quả hơn 20% so với các hoạt động thủ công tương đương.
Nền tảng Logistics thông minh cải thiện hiệu quả của kho hàng
Ngược lại, việc sử dụng nền tảng phần mềm Logistics thông minh của CoEvolution đã dẫn đến: định tuyến rô bốt tốt hơn cho phép sử dụng ít rô bốt hơn; tích hợp quy trình với quy trình hoạt động kho tổng thể, giúp cải thiện tổng hiệu quả thông lượng của nhân công; và khả năng tích hợp robot từ nhiều nhà cung cấp để xử lý các tác vụ chuyên biệt, khác nhau.
Wong nói: “Tôi tin rằng công nghệ của CoEvolution là duy nhất. “Nó không chỉ tích hợp robot từ nhiều nhà cung cấp, nó còn thực sự sắp xếp các nhiệm vụ và chuyển động do robot thực hiện. Tôi tin rằng đây sẽ là tương lai của tự động hóa kho hàng ”.
Giao tiếp với các robot khác nhau là một chuyện, phản ứng với sự thay đổi là một chuyện khác – và đây là lúc Zhu cho biết kinh nghiệm của anh về trí tuệ nhân tạo và Machine Learning.
Ông nói: Thay đổi là điều khó khăn trong lĩnh vực Logistics, đòi hỏi phải lập kế hoạch – một công ty thương mại điện tử có thể lập kế hoạch cho một chuỗi Logistics kéo dài khoảng ba năm và sau đó nhận thấy rằng sau một năm, công việc kinh doanh đã thay đổi, ông nói. Các nhà cung cấp dịch vụ Logistics bên thứ ba thậm chí còn bị phơi bày nhiều hơn – một ngày nào đó họ có thể cung cấp giải pháp kho bãi cho hàng hóa đóng gói tiêu dùng, ngày hôm sau đó có thể là các sản phẩm điện tử.
“Nó thực sự minh chứng cho điểm đau lớn nhất đối với khách hàng và các nhà cung cấp công nghệ. Bạn cung cấp cho khách hàng giải pháp của bạn và sau đó một năm, tất cả đã thay đổi, đó thực sự là một vấn đề đau đầu, ”anh nói.
Đó là lý do tại sao CoEvolution đặt phần lớn nỗ lực của mình vào việc phát triển khả năng phản ứng với sự thay đổi của phần mềm hơn là dự đoán nó, Zhu nói.
Ví dụ, một nhà kho điển hình có thể có một khu vực với lối đi rộng, nơi lưu trữ các sản phẩm nóng nhất, giúp chúng dễ dàng tiếp cận hơn. Nếu sau đó khách hàng chuyển sang mua một thứ gì đó khác, chẳng hạn như kết quả của sự chứng thực của người nổi tiếng, mọi thứ đột nhiên đi nhầm chỗ. Nhưng nền tảng phần mềm của CoEvolution có thể đáp ứng ngay khi dữ liệu đơn đặt hàng bắt đầu đến bằng cách sắp xếp lại Inventory để các sản phẩm theo yêu cầu ở đúng nơi cần được chọn với tốc độ nhanh. Zhu nói rằng điều này diễn ra tự động và không cần sự can thiệp của con người.
Cho đến nay, đó là một giải pháp hoạt động tốt cho cả thương mại điện tử và phân phối bán lẻ truyền thống ở Trung Quốc, nơi nhu cầu dao động rộng rãi hơn ở Mỹ và châu Âu – ít nhất là cho đến khi đại dịch Covid tấn công, phá vỡ chuỗi cung ứng và gây ra sự gia tăng mua hàng trực tuyến ở phía tây.
Bài học Logistics từ triển khai tự động hóa kho hàng của Trung Quốc
Đối với Wong, kinh nghiệm ở Trung Quốc mang lại cái nhìn sâu sắc có giá trị – “Các chuyên gia chuỗi cung ứng ở phương Tây có thể tận dụng những bài học khó mà chúng tôi đã học được và phát triển vượt bậc bằng cách tận dụng phần mềm và phần cứng đã được phát triển ở Trung Quốc.”
Trong khi đó Zhu đang để mắt đến các thị trường mới – CoEvolution đang thực hiện một dự án ở Hàn Quốc và muốn mở rộng phạm vi hơn nữa – cũng như các lĩnh vực kinh doanh khác nhau và những tiến bộ mới nhất trong công nghệ robot.
Anh ấy muốn tích hợp nền tảng này với các loại thiết bị tự động khác như cánh tay robot. Ông nói, các công nghệ như thị giác máy tính có thể được áp dụng trong các nhà kho, với việc robot nhận dạng và chọn các sản phẩm riêng lẻ thay vì đóng hộp tại một địa điểm.
Ông nói, giải thích cho những khách hàng tiềm năng về những gì CoEvolution thực hiện là một thách thức vì họ có thể khó hình dung. Nhưng anh ấy tự tin rằng công ty sẽ chứng minh được giá trị của mình.
Ông nói: “Để có một giải pháp thích ứng là tương lai – cung cấp giá trị cốt lõi cho khách hàng.
“Chúng tôi đã từng làm trong ngành đó, chúng tôi cảm thấy đau đớn. Mọi kế hoạch của bạn đều bị gián đoạn và bạn phải lên kế hoạch lại mọi thứ. Nó rất khó và mệt mỏi. Chúng tôi đang cố gắng giải quyết vấn đề đó bằng công nghệ của mình ”.
Hill Thurber là một nhà sản xuất độc lập tại BBC. Trở lại năm 2008, trong những ngày đầu làm báo, anh sống ở Trung Quốc. Anh ấy có trụ sở tại London.
Nguồn : supplychaindigital.com.