W magazynie LPP do obsługi sprzedaży internetowej (Fulfillment Center) wdrożono rozwiązanie do optymalizacji ścieżki kompletacji zamówień z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji. Wykorzystanie mechanizmu uczenia maszynowego w magazynie polskiej firmy odzieżowej pozwala na skrócenie drogi potrzebnej do kompletacji zlecenia, zwiększenie wydajności obiektu, optymalizację wykorzystania zasobów magazynowych oraz znaczne przyspieszenie obsługi wysyłek e-commerce.
Spis treści:
12% z e-commerce
Spółka LPP wraz z PSI Polska, producentem oprogramowania dla przemysłu, wdrożyły w magazynie typu Fulfillment Center należącym do polskiej firmy odzieżowej innowacyjne rozwiązanie do optymalizacji ścieżki kompletacji zamówień z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. To odpowiedź na rosnący wolumen zamówień online i wyraźną zmianę udziału tego kanału sprzedaży na rynku.
LPP, właściciel marek Reserved, Cropp, House, Mohito i Sinsay, obsługując rocznie ok. 11 mln zamówień, jest jednym z liderów rynku e-commerce w Polsce i Europie. Dynamiczny rozwój sprzedaży internetowej, również w związku z epidemią Covid-19 powoduje, że sprostanie rosnącemu zapotrzebowaniu klientów na zakupy online jest coraz większym wyzwaniem. W ubiegłym roku udział sprzedaży internetowej w działalności LPP wyniósł 12%. Tymczasem pandemia wpłynęła istotnie na zmianę układu sił między kanałem tradycyjnym i internetowym.
– W tej chwili obserwujemy aż 4-krotny wzrost zainteresowania klientów zakupami online. To determinuje konieczność optymalizacji rozwiązań logistycznych i informatycznych mających na celu sprostanie nowym oczekiwaniom klientów bez uszczerbku na jakości i przede wszystkim szybkości obsługi zamówień internetowych. Dlatego zdecydowaliśmy się wraz z naszym wieloletnim partnerem biznesowym, firmą PSI Polska, wdrożyć rozwiązanie oparte na algorytmach sztucznej inteligencji, które pozwoli nam istotnie zwiększyć wydajność obsługi zamówień online – mówi Jacek Kujawa, wiceprezes zarządu LPP.
Dzięki systemowi zarządzania magazynem (WMS), LPP gwarantuje klientom, że zamówione produkty trafią do ich rąk, szybko i bezproblemowo.
– Podstawowym zadaniem wdrożonego algorytmu jest efektywne rozwiązywanie tzw. „problemu komiwojażera(z angielskiego TSP). Polega on na wyznaczeniu najkrótszej trasy łączącej kilka punktów na mapie. W przypadku magazynu, system musi wyznaczyć optymalną trasę przejścia dla kilkudziesięciu lokacji pickingowych. To, co na pierwszy rzut oka wydaje się proste, w rzeczywistości stanowi istotny problem dla matematyków od lat– komentuje Jerzy Danisz, kierownik rozwoju Standardu Systemu PSIwms w firmie PSI.
Sztuczna inteligencja wspomoże sprzedaż
W związku ze wzrostem sprzedaży przez internet, LPP i PSI Polska zdecydowały się na przygotowanie rozwiązania opartego o algorytmy sztucznej inteligencji. Wykorzystanie mechanizmu uczenia maszynowego, a dokładnie sieci neuronowej opartej o jednostki CNN (ang. Convolutional Neural Network), pozwala w czasie rzeczywistym generować listy produktów potrzebnych do skompletowania zamówienia, wyznaczyć najkrótszą ścieżkę i zaproponować optymalne wykorzystanie zasobów, w tym sprzętu, wózków i czasu pracowników magazynu. Dzieje się to m.in. dzięki zastosowaniu tzw. algorytmu genetycznego, który poprzez aplikację operatorów ewolucyjnych (takich jak krzyżowanie i mutacje) umożliwia stworzenie optymalnej listy kompletacyjnej.
– Dzięki wdrożonemu rozwiązaniu, jak pokazują pierwsze testy, długość ścieżek kompletacyjnych uległa skróceniu o 30%. Przekłada się to również na znaczny wzrost wydajności samego procesu kompletacji w magazynieaż o 12,3%. Algorytm nie tylko pozwala na skrócenie drogi potrzebnej do kompletacji zlecenia. Dzięki modułowi sztucznej inteligencji, mechanizm „uczy się” w oparciu o posiadane informacje. Przyswaja dane dotyczące magazynu, zamówień i dostępnego personelu. Na tej podstawie grupuje produkty, ułatwiając cały proces – wyjaśnia Sylwester Dmytriwski, e-commerce fulfillment general manager LPP.
Dzięki stałej współpracy z pozostałymi modułami systemu zarządzania zasobami, wdrożone rozwiązanie jest w stanie aktualizować posiadane informacje w czasie rzeczywistym i dostosowywać wygenerowane listy.
Optymalizator ścieżek komplementacji jest elementem projektu Warehouse Intelligence, którego koncepcja, bazująca na zastosowaniu sztucznej inteligencji, została doceniona przez zespół ekspertów z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w Warszawie i rekomendowana do dofinansowania realizacji projektu.
– Dobra współpraca i zastosowanie zwinnych metodyk wdrożeniowych pozwoliło PSI i LPP na sprawne wprowadzenie innowacyjnego rozwiązania przynoszącego zadowalające efekty już w pierwszej fazie projektu. Współpracujemy z LPP od lat. W tym czasie system PSIwms pozwolił obsłużyć ponad 10-krotny wzrost wolumenu w centrum dystrybucyjnym LPP w Pruszczu Gdańskim. Cieszy nas, że LPP wybrało nas również do obsługi swoich procesów e-commerce. Zdolność zespołu LPP do szybkiego wdrażania innowacji i reagowania na zmiany budzi uznanie i jest dla nas inspirujące – podsumowuje Arkadiusz Niemira, prezes zarządu PSI Polska.
