웨어하우스 장치 데이터를 활용하여 워크플로를 개선하는 방법

비즈니스에서 데이터를 수집하고 시간 효율성을 극대화하는 것은 개인 생활에서 예산을 짜는 것과 비슷합니다. 6달러짜리 커피는 상대적으로 저렴한 가격처럼 보일 수 있지만, 시간이 지나면서 매일 아침 출근 전에 1달러 미만으로 커피를 구입하면 약 250달러를 절약할 수 있습니다. 여기에 100명을 곱하면 총 $25,000를 절약할 수 있습니다.

이 개념은 반복적이고 필수적인 작업을 처리하여 작업 현장에서 절약된 시간에 적용됩니다. 바코드 스캔 사용:특정 스캐너는 다른 스캐너보다 빠르며 스캔당 1초의 차이가 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 작업자가 하루에 천 개의 스캔을 수행하고 창고에 1,000명의 작업자가 있는 경우 하루에 백만 초, 즉 약 12일의 시간을 절약할 수 있습니다.

작업장 부가가치의 70%가 인간 노동자의 손에 의해 창출된다고 가정하는 것이 안전하며 자동화로 그 숫자가 급격히 감소할 것이라는 일반적인 믿음에도 불구하고 인간은 여전히 ​​제조, 물류 및 물류의 중심에 있을 것입니다. 가까운 미래를 위한 공급망. 이 생태계는 인간 중심의 출발점이 없이는 작동하지 않습니다. 따라서 데이터 추적과 관련된 기능을 개선하면 출력을 극대화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 모든 스캐너를 사물 인터넷에 연결하여 작업자가 창고 주변을 이동해야 하는 거리를 줄여 시간을 절약할 수 있습니다.

또한 작업자가 수행한 추적 메트릭을 집합적 가치(예:전체 시간 절약 및 생산성 향상)로 웨어러블에서 수집하여 워크플로 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한 이전에는 눈에 띄지 않던 일상적인 작업의 약점을 식별할 수도 있습니다. 개인 지출 비유와 마찬가지로 일단 많은 소액을 합산하여 회사 전체에 곱하면 놀라운 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 창고에서 올바른 기술을 활용하는 회사는 일부 영역에서 약 20%의 효율성을 실현할 수 있습니다.

독일의 한 연구에 따르면 창고에서의 이동 시간은 총 피킹 시간의 평균 40%를 차지합니다. 여기에는 픽업 위치를 오가는 작업자와 해당 위치에서 보낸 시간이 포함됩니다. IoT에 디지털 방식으로 연결된 스캐너는 이 데이터를 수집할 수 있고 인공 지능은 개선을 위해 분석할 수 있습니다. 아이템을 픽업할 수 있는 더 빠른 경로나 선호하는 순서가 있습니까?

이러한 변수를 결정하기 위해 프로그램을 실행할 수 있습니다. 때로는 가장 비참한 문제가 감지되지 않는 문제입니다. 데이터 수집 및 분석을 통해 이러한 사각지대를 인식하는 것은 엄청난 판도를 바꿀 수 있습니다.

수에즈 운하가 거의 6일 반 동안 막혔을 때 수에즈 운하 당국의 오사마 라비(Osama Rabie) 국장은 위기가 지속되면서 매일 1,500만 달러가 손실되고 있다고 지적했습니다. 그러나 이 사건의 실제 비용은 훨씬 더 컸습니다. 한 주가 늦어진다는 것은 다음 주가 또한 늦어진다는 것을 의미하며, 자원을 모아야 하므로 다음 주가 훨씬 더 지연됩니다. 이것은 상황을 악화시키고 악화시키기 시작하며 손실된 돈은 훨씬 더 많습니다.

이와 반대로 신기술을 통해 효율성을 높여 공급망에 긍정적인 복합 효과가 발생할 수 있습니다. 작업자가 더 많은 시간을 절약할수록 더 많은 것을 성취할 수 있을 뿐만 아니라 이 "생성된" 시간은 효율성을 극대화하고 미래에 더 많은 시간을 절약할 수 있는 혁신을 고안하는 다른 방법으로 갈 수 있습니다.

창고 전반에 걸쳐 프로세스 분석을 제공하는 기술을 찾고 투자하면 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 효율성과 안전성을 개선하고 작업자가 진화하는 IoT에 연결되고 메타데이터를 제공하여 효율성을 극대화하는 휴먼 디지털 트윈의 시작을 만들 수 있습니다. 모든 것은 작업자를 중심에 두는 것에서 시작됩니다.

Axel Schmidt는 제조, 생산, 물류 및 소매용 산업용 웨어러블 개발자인 ProGlove의 수석 커뮤니케이션 관리자입니다.