Het zelfbewuste huis: De algoritmen van Lineage ontketenen in magazijnoperaties

Als gerenommeerde kracht in de voedingsmiddelenlogistiek, staat Lineage aan de spits van innovatie in de sector, als aanjager van de transformatie van magazijnoperaties. We doen dit gedeeltelijk met Sybil, een geavanceerd, gepatenteerd algoritme dat zorgvuldig is ontworpen om de kracht van miljoenen historische en real-time datapunten te benutten. Sybil's ongeëvenaarde mogelijkheden liggen in zijn vermogen om door de complexiteit van Lineage's magazijnen te navigeren, waarbij producten strategisch op optimale locaties worden geplaatst die de efficiëntie en productiviteit maximaliseren. Door het integreren van warehouse management systemen (WMS), machine learning mogelijkheden en geautomatiseerde magazijnontwerpen, helpt Sybil de weg vrij te maken voor een slimmer, meer zelfbewust magazijn.

Aankomst: Historische gegevens gebruiken

Wanneer een pallet aankomt in een Lineage-magazijn dat door Sybil wordt aangedreven, boort Sybil de enorme historische database aan. Door middel van machine learning distilleert Sybil de overvloed aan gegevens tot bruikbare inzichten en voorspellingen. Door te trainen op factoren zoals faciliteit, klant, dag van de week, week van het jaar, artikelomschrijving en productgroep, wordt Sybil bedreven in het begrijpen van palletgedrag in de context van eerdere leveringen. Deze kennis stelt Sybil in staat om te voorspellen hoe lang pallets in het magazijn zullen blijven en patronen te identificeren met betrekking tot seizoensgebonden schommelingen en vakantiespecifieke producten. Dit speelt een grote rol bij het bepalen waar het product in het magazijn moet worden geplaatst en hoe lang het daar zal blijven.

Voorspelling en plaatsing: Statistische waarschijnlijkheid benutten voor precisie

Hoewel Sybil de taken niet rechtstreeks uitvoert, informeert het het WMS over de verwachte verblijfsduur van pallets. Door de historische gegevens van elk product te analyseren, identificeert en berekent Sybil de ideale locatie in ons magazijn om de pallet te plaatsen. Hierbij wordt rekening gehouden met verschillende factoren, zoals de grootte van de pallet, de afstand tussen de reklocaties, de snelheid van de vorkheftrucks en zelfs de snelheid waarmee de vorken omhoog worden gebracht. Gewapend met deze kennis houdt het WMS rekening met verschillende criteria om de ideale plaatsing voor elke pallet te bepalen. Overwegingen zijn onder andere het first-in, first-out (FIFO) principe, SKU-menging en de compatibiliteit van de pallethoogte met de afmetingen van de locatie. De precisie van het algoritme voorziet het WMS van cruciale informatie die vervolgens wordt ingezet voor teamleden om plannings- en taakbeslissingen te optimaliseren en uiteindelijk de operationele efficiëntie te verbeteren.

De perfecte pick-up: Optimaliseren voor toegankelijkheid

De geavanceerde mogelijkheden van Sybil transformeren het ophaalproces in onze magazijnen, waarbij de palletplaatsing wordt geoptimaliseerd en het ophalen wordt gestroomlijnd. Met de begeleiding van Sybil ervaren magazijnen een verbeterde operationele efficiëntie, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor naadloze pick-ups en de opslagcapaciteit wordt gemaximaliseerd. Het innovatieve classificatiesysteem op basis van toegankelijkheid verbetert de navigatie in het magazijn en draagt bij aan een geoptimaliseerde workflow. Lineage's toewijding om gebruik te maken van geavanceerde technologie, zoals Sybil, zorgt ervoor dat elke pick-up een stap dichter bij perfectie is.

De transformerende invloed van Sybil op magazijnoperaties

Door middel van technologie zoals Sybil maakt het Lineage Data Science team het onvoorspelbare voorspelbaar. De implementatie van machine-learning algoritmen heeft een nieuw tijdperk van efficiëntie en optimalisatie van magazijnoperaties ingeluid, omdat het bieden van een voorspelbare supply chain en operationele efficiëntie voor onze klanten onze topprioriteit is. Met een kortere reistijd voor vorkheftrucks en een verbeterde toegankelijkheid binnen het magazijn geeft Sybil een nieuwe kijk op onze faciliteiten en effent het de weg voor de toekomst van het Self-Awarehouse.

Voor meer informatie over ons baanbrekende Sybil-algoritme, bekijk ons artikel hier.