ソリューション
Resource Orchestration
AIを活用したリソースオーケストレーションにより、倉庫の生産性と効率を向上させ、最も生産性の高いリソースを常に最重要タスクに割り当てましょう。
- Resource Orchestration
概要
遅延を減らしつつ完了率とスループットを向上
AIと機械学習を活用したResource Orchestrationのセンシング機能を使用すれば、倉庫のタスクキューや利用可能なリソースを把握し、一日を通して最適なリソースを各タスクにシームレスに割り当てることができます。
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倉庫コストにおいて人件費が占める割合
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倉庫コストにおいて移動時間が占める割合
機能と性能
リソースをリアルタイムかつ動的にタスクに割り当てて業務効率を確保
データを実用的な意思決定に変えるAIパートナー
リソースの入れ替えが明確な説明付きでリアルタイムに提案されるため、自信を持って承認・実行することができます（AIをどの程度信頼しているかによって自律レベルを設定することができます）。
倉庫の状況が変化しても最適なタスクの割り当てを維持
センシング機能により、シフト全体でスループット率と進捗を継続的かつリアルタイムに監視し、倉庫内の運用状態を健全な状態に保ちながら、作業を計画どおりに進めることができます。
潜在的なリソースギャップを数週間前から特定
利用可能なリソースのスキルと権限レベル、各タスクの優先度、計画に対するステータスをすべてリアルタイムで把握します。オーケストレーション機能により、シフト中にリソースをシームレスに入れ替え、各タスクに最適なリソースが割り当てられて確実に完了できるようにすることができます。
すべての倉庫リソースを一緒に最適化することで、リソースのサイロを排除します。
人員と設備を一体として管理し、もしロボットピッカーが停止した場合でも、追加の人員をリアルタイムで割り当てて不足分を補い、シフトの生産性とスループット目標を維持できます。
目的志向型のロジックによりユーザーが最適化目標を選択可能
タスク完了時間を最小化してスピードを重視する、遅延を減らして重要な締め切りを優先する、移動時間を最小化して設備の摩耗を抑えるなど、ユーザーが目的の優先順位をシームレスに設定できます。オプションは簡単に変更でき、影響についても明確な説明が提供されます。
主なメリット
これがResource Orchestrationで達成できることです
日中およびシフト内の業務効率向上
リソースのアイドル時間を削減します。大規模・小規模問わず倉庫内の数千のタスクをリアルタイムで同時に調整できる機能が組み込まれているため、ピーク時でもタスクの順序やワークフローの連続性を最適化できます。
AIによる意思決定の強化
事前にエージェント型AIの意思決定レベルを設定できる柔軟な構成機能を備えており、エージェントの推奨によるサポートを受けながら、手動トリガーによって倉庫チームの主導権を維持することができます。
運用コスト管理を改善
オーケストレーション機能により、最も重要なタスクを計画どおりに完了させることで残業コストを削減できます。さらに、設備の使用を最適化して移動時間を最小化することで、設備の摩耗や損傷を減らし、メンテナンスコストを削減できます。
Blue Yonderでよりスマートに作業
倉庫長
当日の計画された生産量を時間どおりかつ予算内で達成するため、ヤードから出荷まで建物全体における作業とリソースの調整に重点を置いています。
リアルタイムの適応性
シフト中にリソースを簡単に交換できるため、状況が変化したり、緊急事態が発生したりしても、優先順位を確実に満たすことができます。
継続的改善
最新のデータと機械学習を活用して、倉庫内の何千もの調整されたタスクをリアルタイムで調整し、測定可能な継続的改善を推進します。
設定可能な目標
シフト中でも、必要に応じて、遅延最小化、タスク完了時間短縮、移動時間短縮の中からResource Orchestrationの目標を変更することができます。
