Sztuczna inteligencja w magazynach LPP przyspiesza wysyłkę zamówienia do klienta

System jest rezultatem współpracy LPP z producentem oprogramowania dla przemysłu, firmą PSI Polska w ramach projektu Warehouse Inteligence.

Uczenie maszynowe skraca drogę jaką do pokonania mają zamówienia przygotowywane w magazynie do wysyłki. Wdrożone rozwiązanie to odpowiedź LPP na rosnący udział sprzedaży interenetowej, której wzrost przyspieszony został dodatkowo przez pandemię COVID-19. 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.

System zarządzania magazynem (WMS) powoduje, że produkty trafiają do klientów szybciej i bezproblemowo.

- Podstawowym zadaniem wdrożonego algorytmu jest efektywne rozwiązywanie tzw. „problemu komiwojażera (z angielskiego TSP) - komentuje Jerzy Danisz, kierownik rozwoju Standardu Systemu PSIwms w firmie PSI. - 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.

Jak to działa? Wykorzystanie sieci neuronowej, 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.

- Dzięki wdrożonemu rozwiązaniu, jak pokazują pierwsze testy, długość ścieżek kompletacyjnych uległa skróceniu o 30 proc. Przekłada się to również na znaczny wzrost wydajności samego procesu kompletacji w magazynie aż o 12,3 proc. - wyjaśnia Sylwester Dmytriwski, e-commerce fulfillment general manager LPP. - 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.

System 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.