IIoT Pick-to-Light 임대 모델:종량제 확장성의 게임 체인저

SKU 수에 따라 결정되는 Pick-to-Light 솔루션에 대한 명확한 비용 이점과 확장성이 있습니다. 선택한 각 SKU에 대해 디스플레이가 필요합니다. 음성 또는 RF 스캐닝 장비의 경우 가변 비용은 선택하는 작업자의 수에 따라 결정됩니다. 이러한 피킹 솔루션의 특성은 훌륭한 출발점이지만 가장 중요한 것은 적시에 적소에 적절한 제품을 선택하는 것입니다.

창고 운영에서 최고의 생산성을 달성하려면 SKU 주문 빈도와 금액에 따라 더 적합한 다양한 기술이 필요할 수 있습니다. 지금까지 픽 라이트 구매는 고정 비용으로 대규모 장비 구매를 의미했습니다.

또한 움직이지 않는 장비, 변동하는 재고 및 가변 SKU가 있는 심각한 결함의 피해를 가져왔습니다. 그것이 IIoT 환경에서 바뀌었습니다.

픽투라이트 및 IIoT

새로운 장치가 웹에 연결되어 실시간으로 정확한 피킹 데이터를 제공하면 생산 현장이나 유통 센터에서 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있습니다. 대부분의 창고 주문을 분석하면 주문의 많은 부분을 차지하는 SKU가 거의 없는 파레토 곡선이 표시됩니다. 이 빠르게 움직이는 항목이 "A" 부품입니다. 이러한 "A" 부품을 선택할 때 약간의 효율성 향상은 전체 작업의 전반적인 생산성에 큰 영향을 미칩니다.

SKU가 기하급수적으로 증가함에 따라 한 제품의 순열이 복잡해질 수 있습니다. 이러한 다양성과 가변성은 효과적인 피킹 솔루션의 설계, 배포 및 유지 관리로 변환될 필요가 없습니다. Blumenau는 하드웨어 구성 요소가 모듈식이어야 하고 사용자가 교체할 수 있어야 유지 관리와 비용이 최소화되어야 한다고 주장했습니다.

이러한 장치가 IIoT 기술을 활용하면 정보 또는 재고가 없는 데이터를 격리하도록 지시합니다. 메시지는 이름 또는 사용 언어로 선택기로 보낼 수 있습니다. 이는 Pick-to-Light 기술에 대한 파괴적인 접근 방식을 나타냅니다.

IIoT 선택을 통해 비용이 많이 드는 잘못된 선택 제거

제품을 잘못 고르는 것만큼 고객과의 관계에 부정적인 영향을 미치는 것은 없습니다. 주문 이행을 아웃소싱하는 경우 잘못된 선택을 피하는 것이 중요합니다. 기업들은 기록된 B2C(Business to Consumer) 거래에서 가장 높은 비율로 3PL(Third Party Logistics) 회사를 활용하고 있습니다. IIoT 데이터를 통해 제조업체는 운영 비용을 파악할 수 있습니다.

전자 상거래 영역에서 하나의 잘못 배송된 SKU가 배송의 전체 마진이 될 수 있습니다. 종종 수정 조치에는 FEDEX와 같은 값비싼 익일 배송 서비스를 사용한 재배송이 포함됩니다. , 고객을 행복하게 유지합니다. IIoT를 실시간으로 감독하면 이러한 오픽을 완전히 피할 수 있습니다.

Voodoo Robotics의 스타터 키트를 통해 고객은 SKU Keeper라는 재고 관리에 대한 액세스를 포함하여 IIoT 솔루션의 효율성을 테스트할 수 있습니다. 공급업체에 구애받지 않으며 대부분의 WCS(창고 제어 시스템) 및 WMS(창고 관리 시스템)에서 작동합니다. 이러한 IIoT 센서를 활용하는 기능은 효과적인 재고 관리, 주기 시간 계산, 단일 선택 수행 및 배치 선택 수행을 향상시킵니다. 값비싼 RF 건을 사용하지 않고도 운영자 또는 창고 관리자(현장 또는 현장 외)가 선택 및 포장된 품목을 확인할 수 있습니다.

IIoT Pick-to-Light 확장성

처음으로 사용자는 조명을 구매하지 않습니다. 소프트웨어가 몇 년 전 SaaS(Software as a Service) 모델로 전환된 것처럼 임대합니다. 조명은 매월 임대됩니다. 더 필요하면 더 주문합니다. 더 적게 필요한 경우 반환됩니다. 종량제 방식은 개념의 효율성 테스트에 대한 전체 고려 사항을 변경합니다.

구매한 자본 장비가 없습니다. 사용자는 $500(€419.80)에 시작하고 자신의 환경에서 제품을 테스트합니다. 이러한 확장성 증가 또는 감소는 모든 유형의 계절성 또는 가변 확장/수축을 경험하는 창고에서 특히 중요합니다.

이 블로그의 저자는 TR Cutler, Inc의 사장 겸 CEO인 Thomas R. Cutler입니다.