Robot di Gudang, Ketika tren robotika dan otomasi terus berkembang di gudang, dengan pasar diperkirakan mencapai USD 23.09 miliar pada tahun 2027 menurut sebuah studi baru-baru ini, penting bagi bisnis untuk memahami cara mengintegrasikan robot dan pekerja manusia secara efektif. Namun, ada beberapa kesalahpahaman umum tentang koordinasi dan optimalisasi tugas antara manusia dan robot di gudang.
Mitos #1: Satu ukuran cocok untuk semua – AMR cocok untuk setiap gaya pemetikan
Salah satu kesalahpahaman umum adalah bahwa robot bergerak otonom (AMR) dapat menangani semua gaya pengambilan dengan sama baiknya. Namun, kenyataannya adalah setiap AMR berspesialisasi dalam alur kerja yang berbeda. Beberapa alur kerja ini mencakup robot-ke-barang, barang-ke-orang, mengikuti robot, robot transit, dan pergerakan palet penuh.
Untuk mendapatkan perpaduan robotika terbaik di pusat distribusi Anda, Anda mungkin memerlukan AMR berbeda dari berbagai penyedia untuk memenuhi setiap proses. Hal ini dapat menyebabkan kompleksitas integrasi, karena setiap sistem AMR mungkin memiliki persyaratan dan antarmuka uniknya sendiri.
Mitos #2: WMS Anda adalah alat terbaik untuk mengelola alur kerja manusia-robot
Kepercayaan umum lainnya adalah bahwa Sistem Manajemen Gudang (WMS) yang Anda miliki adalah alat terbaik untuk mengelola alur kerja yang melibatkan manusia dan robot. Namun, sebagian besar solusi WMS mengikuti logika dasar dan jalur pemilihan urutan lokasi saat mengalokasikan pekerjaan, tanpa mempertimbangkan optimalisasi batch dan jalur dalam konteks kolaborasi manusia-robot.
Meskipun WMS memiliki beberapa jalur yang dioptimalkan, jalur tersebut sering kali dikodekan secara keras dan tidak fleksibel. Untuk mencapai pendekatan yang benar-benar dinamis, diperlukan solusi yang memungkinkan penyesuaian intuitif secara real-time. Lapisan pengoptimalan tambahan ini dapat membantu memastikan manusia dan robot bekerja sama secara efisien, sehingga meminimalkan waktu dan tenaga yang terbuang.
Mitos #3: Perangkat lunak AMR dapat mengoptimalkan koordinasi manusia dan robot dengan sempurna
Banyak orang yang percaya bahwa software yang disediakan vendor AMR mampu mengoptimalkan koordinasi antara manusia dan robot dengan sempurna. Namun, penting untuk dipahami bahwa AMR dirancang untuk mengoptimalkan kinerja robot, bukan kinerja manusia.
Ada dua proses umum yang melibatkan AMR: gaya mengikuti robot/cobot dan pemilihan zona. Dalam pengambilan cobot, manusia mengikuti robot, seringkali berdasarkan tugas yang diberikan oleh WMS. Pengambilan zona membuat manusia tetap berada di zona tetap, sehingga mengurangi perjalanan manusia namun mengharuskan pemetik untuk dialokasikan ke zona yang benar dan siap menghadapi AMR. Kedua pendekatan ini mungkin bersifat statis dan mungkin tidak sepenuhnya mengoptimalkan perjalanan manusia.
Pengoptimalan yang sebenarnya melibatkan tiga aspek utama: prioritas kerja, pengoptimalan batch, dan menemukan jalur pengambilan yang paling efisien. Sistem skenario terbaik harus mempertimbangkan prioritas ini berdasarkan just-in-time, meningkatkan kepadatan pengambilan dan menciptakan batch yang lebih baik. Saat pesanan baru memasuki sistem, pesanan tersebut harus ditempatkan secara otomatis dan diprioritaskan dengan tepat. Pimpinan dan supervisor gudang harus memiliki kendali penuh atas perubahan prioritas pesanan mereka, memastikan sistem beroperasi sesuai permintaan dan selalu menyediakan pekerjaan dengan prioritas optimal saat pengguna memintanya.
Mitos #4: Robot saja dapat meminimalkan perjalanan pekerja
Kesalahpahaman umum lainnya adalah bahwa robot itu sendiri dapat meminimalkan perjalanan pekerja di gudang. Meskipun pengambilan zona dapat mengurangi perjalanan manusia dengan menjaga pekerja tetap berada di area tertentu, pengambilan cobot kemungkinan tidak akan mencapai hasil yang sama.
Dalam pengambilan cobot, pekerja manusia berkeliling gudang bersama robot, mengikuti jalur yang sama. Meskipun jalur robot yang dioptimalkan dapat menghasilkan rute yang lebih efisien bagi manusia, konsep tersebut tetap melibatkan manusia dan robot yang diikat bersama, yang mungkin tidak selalu merupakan pendekatan yang paling efisien.
Sebaliknya, pengambilan berdasarkan zona dapat mengurangi perjalanan manusia, namun sistemnya sangat kaku. Dalam skenario ini, manusia ditugaskan ke zona tertentu dan harus hadir saat robot datang untuk mengambil dan memuat barang. Jika seorang pekerja perlu istirahat atau tidak diganti, seluruh solusi bisa mulai berantakan. Selain itu, menyeimbangkan tenaga kerja dalam sistem berbasis zona dapat menjadi sebuah tantangan, karena permintaan pengambilan dapat bervariasi secara signifikan dari hari ke hari, sehingga menyebabkan staf kurang dimanfaatkan atau terlalu banyak bekerja di zona tertentu.
Mitos #5: Sistem yang ada sudah cukup untuk mengatur pekerjaan manusia-robot
Untuk mencapai optimalisasi sejati, sangat penting untuk menggabungkan perangkat lunak sistem dan kecerdasan buatan (AI) yang memberikan kecerdasan yang diperlukan. Fokus utama optimasi harus meminimalkan jalur pengambilan manusia, yang sering diabaikan oleh sistem AMR dan WMS.
Orkestrasi dan pengoptimalan yang sesungguhnya tidak mengikuti pendekatan pengambilan berbasis zona yang kaku. Sebaliknya, mereka menggunakan model hibrida di mana sistem secara dinamis membuat keputusan di berbagai titik untuk mengurangi perjalanan manusia. Fleksibilitas dan pengambilan keputusan yang dinamis ini membedakan orkestrasi dan optimalisasi dari sistem tradisional.