Ba con đường để đạt năng suất lấy hàng bằng cách vận hành công việc di động với giọng nói
Nhiều trung tâm phân phối (DC) nhận ra mức tăng năng suất 40% khi sử dụng giọng nói trong quá trình lấy hàng của họ, trong khi một số khác thấy chỉ cải thiện 10% hoặc ít hơn. Khoảng cách này thể hiện tiềm năng có thể tiết kiệm chi phí lao động hàng trăm nghìn đô la. Sự dao động này cho thấy giá trị của công nghệ lấy hàng bằng giọng nói phụ thuộc vào các yếu tố vượt ra ngoài chính công nghệ này. Bài viết nhằm đào sâu vào cách những phương pháp triển khai giọng nói quyết năng suất đạt được mà bất kỳ cơ sở thiết bị nào cũng có thể đạt được. Hãy sử dụng các hướng dẫn trong bài báo này để ước tính kết quả tiềm năng trong DC của bạn.

GIỚI THIỆU

Hàng ngàn DC sử dụng giọng nói ngày nay, nhưng nghiên cứu trong ngành cho thấy rằng các cơ sở khác nhau nhận ra kết quả năng suất khác nhau rất lớn với công nghệ này. Năng suất trung bình đạt được trong số các khách hàng của Lucas (một công ty cung cấp công nghệ lấy hàng bằng giọng nói) sử dụng tính năng di chuyển được hướng dẫn bằng giọng nói là 36%. Phạm vi cải thiện năng suất là từ mức thấp hai chữ số đến hơn 100%. Trong một DC với 30 nhân viên lấy hàng, sự khác biệt trong tiết kiệm chi phí lao động hàng năm giữa 10% và 40% năng suất được cải tiến là hơn $200,000. Bài viết này giải thích cách các chiến lược thực hiện giọng nói khác nhau dẫn đến kết quả khác xa nhau như thế nào. Chúng tôi cũng cung cấp hai kịch bản mẫu (trường hợp lấy hàng theo hộp để trên pallet, và lấy hàng lẻ bỏ vào giỏ hàng) để tính toán khả năng tang năng suất trong một DC nhất định.

3 CHIẾN LƯỢC KHAI THÁC TỐI ƯU CÔNG NGHỆ GIỌNG NÓI TRONG TRUNG TÂM PHÂN PHỐI

Quy trình lấy hàng và công nghệ áp dụng hiện tại của một DC là hai yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến tiềm năng tăng năng suất. Biến lớn nhất là cách bạn tiếp cận thực hiện công nghệ giọng nói ở đó: là dự án công nghệ hỗ trợ giọng nói; dự án cải tiến quy trình làm việc; hay là một dự án tối ưu hóa quy trình.
Các công ty xem việc áp dụng xử lý giọng nói như một nâng cấp công nghệ đơn thuần có xu hướng đạt 5-10% tăng năng suất, trong khi các công ty coi việc xử lý giọng nói là một phần của sáng kiến tối ưu hóa quy trình nhận thấy mức tăng từ 25-35% trong việc lấy hàng và 45% hoặc nhiều hơn trong việc lấy hàng lẻ.
1. BỔ SUNG CÔNG NGHỆ GIỌNG NÓI VÀO QUY TRÌNH HIỆN CÓ

Sử dụng công nghệ giọng nói giúp thay thế các công việc: phải hiển thị trực quan, quét và nhập mã trong quy trình RF được hướng dẫn bằng một hệ thống WMS, bằng hướng giọng nói và nhận dạng giọng nói.
Hiệu suất đạt được từ việc loại bỏ thời gian dừng để đọc màn hình thiết bị, tạm dừng để xử lý máy quét hoặc đi chậm lại để nhập dữ liệu hoặc bấm các phím chức năng. Hiện nay, việc kết hợp công nghệ giọng nói, quét và hiển thị trong một quy trình đa phương thức cũng phổ biến, cho phép DC sử dụng công cụ tốt nhất tại mỗi bước trong một quy trình – ví dụ, cho phép nhân viên lấy hàng quét mã vạch khi phương thức này tốt hơn hoặc chính xác hơn nếu nhập bằng giọng nói hoặc nhập mã.
Nói chung, hỗ trợ giọng nói tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và hiệu quả lúc lấy hàng, mà ít thay đổi về thời gian đi lại hoặc các khía cạnh khác của quy trình làm việc. Lợi ích năng suất điển hình là số một chữ số.
2. CẢI TIẾN LUỒNG CÔNG VIỆC

Ngoài việc sử dụng giọng nói thay thế cho RF (hoặc giấy) và giữ nguyên xi quá trình, bạn có thể cô đọng hoặc kết hợp các bước quy trình hoặc thay đổi các khía cạnh khác của lưu đồ công việc, hợp lý hóa các quy trình ngoại lệ (việc này rất tốn thời gian) và giảm thời gian công nhân bỏ ra để xử lý công việc phụ thay vì công việc chính.
Ví dụ: bạn có thể tiết kiệm một vài giây cho mỗi lần lấy hàng bằng cách kết hợp nhiều giọng nói liên tục và và xác nhận người dùng thành một bước duy nhất. Tiếp theo, để giảm thời gian di chuyển giữa các lần lấy, bạn có thể cho phép người dùng kích hoạt lần lấy tiếp theo của họ tại điểm lần lấy liền trước kết thúc. Tương tự, hầu hết các DC đều có cơ hội hợp lý hóa khâu thiết lập trước khi lấy hàng và sau khi lấy hàng. Những thay đổi về quy trình có thể giúp loại bỏ các phút lãng phí cho mỗi lần lấy hàng.
Điều quan trọng cần lưu ý là các công ty sử dụng công nghệ giọng nói như là một phần của việc thực hiện hệ thống công việc di động có thể triển khai các loại cải tiến quy trình làm việc này mà không cần thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với WMS của họ.
Kết hợp đối thoại và tối ưu hóa công việc tận dụng thế mạnh của mắt và bàn tay rảnh để rút ngắn vài giây từ mỗi lần lấy hàng, và tiết kiệm một vài phút khác khi không phải xử lý các ngoại lệ, giảm đi lại và trong các bước trước hoặc sau lấy hàng. Với
tỷ lệ lấy hàng trước khi sử dụng công nghệ giọng nói tương đương 100 dòng đơn hàng /giờ, việc tiết kiệm thời gian bốn giây cho mỗi lần lấy hàng sẽ tăng năng suất 12,5%. Tiết kiệm ba phút cho các thao tác trước và sau khi lấy hàng (giả sử mỗi lần lấy mất một giờ) có thể tăng thêm 5% năng suất nữa.
3. TỐI ƯU QUY TRÌNH

Để có được mức hiệu quả thực sự ấn tượng, DC có thể tái cấu trúc lại các quy trình khi triển khai hệ thống thực hiện công việc di động bằng giọng nói.
Tối ưu hóa có thể dưới hình thức phân vùng lấy hàng, lấy pallet kép thay vì lấy
pallet đơn tại một thời điểm hoặc, nếu bạn đã chọn nhiều đơn đặt hàng trong một lô, hãy phân lô công việc một cách thông minh để tối ưu hóa mật độ lấy và giảm đi lại.
Các ví dụ khác bao gồm tối ưu hóa đường đi lấy hàng, sắp xếp công việc, chia hai giai đoạn cho các loại hàng chậm tiêu thụ hoặc phát triển quy trình chọn và chuyền liên tiếp trong một mođun lấy hàng.
Quá trình tối ưu hóa có thể giúp tăng năng suất hai con số cao, tùy thuộc vào
trên một số yếu tố. Trong trường hợp lấy 100 dòng mỗi giờ, viêc chuyển đổi từ lấy một đơn đặt hàng một lần thành 2 đơn một lần tại một thời điểm sẽ tăng gấp đôi mật độ lấy hàng (ví dụ: số lượng lấy trên mỗi lối đi hoặc khu vực), cắt giảm thời gian di chuyển mỗi lần chọn ở từ một phần tư đến một nửa. Tăng gấp đôi mật độ lấy hàng và tối ưu hóa quy trình lấy hàng sẽ giúp tiết kiệm thời gian tối thiểu 10 giây cho mỗi lần lấy và tăng net 38% năng suất, chưa kể đến tiềm năng tiết kiệm thời gian từ việc tinh giản các nhiệm vụ khác.

TÍNH TOÁN KẾT QUẢ KHI LẤY HÀNG THEO HỘP VÀ THEO CÁI
2 ví dụ dưới đây minh hoạ việc phương pháp triển khai công nghệ giọng nói khác nhau có thể giúp tạo ra những lợi ích khác trong trường hợp lấy hàng theo thùng và lấy hàng theo cái.

KỊCH BẢN 1: LẤY HÀNG THEO THÙNG ĐƯA RA PALLET
Bảng dưới đây minh họa tác động của các phương pháp tiếp cận thực hiện công nghệ giọng nói khác nhau trong một DC giả lập với tỷ lệ chọn RF trung bình là 100 dòng đơn hàng mỗi giờ. Để đơn giản, mỗi dòng đơn hàng là một hộp và mỗi công nhân tại một thời điểm sẽ lấy hàng cho một đơn đặt hàng cho một pallet đơn.

Áp dụng giọng nói sẽ sẽ tiết kiệm được 1-2 giây mỗi lần so với một quy trình RF thông thường (cột 2). Giọng nói và cải tiến quy trình làm việc (cột 3) tận dụng lơi thế của mắt và tay rảnh rỗi, tiết kiệm thêm vài giây từ mỗi lần lấy. Bảng này chỉ bao gồm các cải tiến trong dòng công việc lấy hàng – không bao gồm thời gian tiết kiệm khi xử lý ngoại lệ, giảm đi lại, và trong các bước trước hoặc sau công việc.
Trong cột Tối ưu hóa quy trình (cột 4), chúng tôi giả định rằng DC đang chuyển từ chọn một pallet đơn thành chọn đến hai pallet tại một thời điểm. Điều này giúp tăng gấp đôi mật độ lấy hàng, cắt giảm thời gian di chuyển cho mỗi lượt đi từ một phần tư đến một nửa. Tăng gấp đôi mật độ lấy hàng và tối ưu hóa quy trình lấy hàng sẽ tiết kiệm được 8 giây cho mỗi lần lấy và mức tăng năng suất ròng 29%.
KỊCH BẢN 2: LẤY HÀNG THEO CÁI ĐƯA RA GIỎ HÀNG
Kịch bản thứ hai của chúng tôi dựa trên quy trình lấy hàng của nhiều đơn đặt hàng cùng một lượt lấy rồi đưa ra giỏ hàng. Trong ví dụ này, giả định tỷ lệ lấy RF 200 dòng đơn hàng mỗi giờ.

Tương tự như ví dụ trước, giọng nói bật ứng dụng RF sẽ tiết kiệm 1-2 giây cho mỗi lần chọn, nhưng với số lần lấy cao hơn mỗi giờ, mức độ tiết kiệm mỗi một giây cho mỗi lần lấy lớn hơn nhiều so với ví dụ lấy hàng theo thùng.
LÀM SAO ĐỂ QUYẾT ĐỊNH PHƯƠNG PHÁP NÀO PHÙ HỢP VỚI BẠN?
Như minh họa trong hai ví dụ đơn giản trên, khá dễ để xác định và định lượng thời gian tiết kiệm từ màn hình kích hoạt bằng giọng nói và quét trong quy trình RF hiện tại. Khá đơn giản để lường trước lợi ích về năng suất của việc tinh giản hoặc cải thiện
luồng công việc hiện tại. Nhưng khó khăn hơn khi ước tính lợi nhuận tiềm năng từ quá trình tối ưu hóa quy trình vì việc này đòi hỏi một bức tranh rõ ràng cách một quá trình tối ưu sẽ hoạt động như thế nào trong DC của bạn.
Để bắt đầu phát triển tầm nhìn và dự đoán tiềm năng lợi ích năng suất của một quy trình mới, cần đánh giá quy trình vận hành hiện tại. Tương tự như đánh giá lean
là một phần của quá trình six-sigma, bạn sẽ cần phải ghi lại cách thức và lý do tại sao bạn đang làm những việc hôm nay để xác định các cơ hội tiết kiệm thời gian cụ thể trong quy trình hiện có.
Ngoài khả năng tối ưu hóa quy trình, nhiệm vụ đánh giá thường sẽ đề xuất các cách mới để đạt được mục tiêu kinh doanh và hoạt động của bạn tốt hơn – nó buộc bạn phải suy nghĩ vượt ra ngoài suy nghĩ thông thường “đây là cách chúng tôi làm việc”
thành “đây là lý do tại sao chúng tôi làm việc.”

Nguồn: Lucas Systems, Inc.