Gap Inc. versnelt magazijnactiviteiten met robotica, AI

Consumenten over de hele wereld kennen Gap Inc. voor zijn tijdloze kleding die vele generaties aanspreekt. Na meer dan 50 jaar actief te zijn geweest, heeft Gap Inc. ook zijn supply chain-systemen aangescherpt om miljoenen artikelen per jaar met maximale efficiëntie te verwerken. Gezien zijn schaal, onderzoekt en test het bedrijf actief innovatieve oplossingen om de technologische curve en de concurrentie voor te blijven.

In 2016 is Gap Inc. gestart met een ingrijpende transitie naar een nieuw fulfilmentnetwerk. Het Cross-Channel Logistics Optimization-project was ontworpen om het bedrijf een voorsprong te geven op de concurrentie en te herstellen van een verwoestende brand in het noordoostelijke distributiecentrum die zomer.

Om de doelstellingen van het programma te bereiken, was Kevin Kuntz, senior vice-president van wereldwijde logistieke fulfilment, op zoek naar innovatieve technologieën om toe te voegen aan de automatiseringsoplossingen die het bedrijf al gebruikte, zoals geautomatiseerde opslag- en ophaalsystemen. Bovendien bleef Gap Inc., net als alle grote retailers, worstelen met de uitdaging om voldoende werknemers te vinden om haar activiteiten te ondersteunen tijdens piekverkoopseizoenen.

Kuntz werd zich bewust van SORT, een picktechnologie van Kindred die gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie. SORT is een robotsysteem dat gebruikmaakt van vision-, grijp- en manipulatie-algoritmen om goederen te verzamelen en te sorteren. Met behulp van AI-methodologieën om de mogelijkheden van de robot continu te verbeteren, evalueert het systeem miljoenen datapunten om in realtime een optimale pickstrategie voor elke taak te berekenen en uit te voeren.

"Na het zien van de werkende demonstratie van SORT, hadden we het gevoel dat deze technologie verder was dan andere oplossingen", zegt Kuntz.

Om te beginnen met het evalueren van de technologie, plaatste Kuntz een pilot SORT-systeem in het distributiecentrum van Gap Inc. in Gallatin, Tennessee, wat de eerste keer was dat het bedrijf AI-technologie in een van zijn DC's gebruikte.

Zoals met veel DC's, zijn Gap Inc.'s gebouwd om aan de piekvraag te voldoen. Het hoogtepunt van de vraag komt tijdens de feestdagen, met het hoogste verkeer in winkels en online tijdens de week van Black Friday en Cyber ​​Monday. Een typisch DC heeft handmatige, arbeidsintensieve sorteerstations die klantorders verwerken.

Elke DC herbergt een gigantische ovale band die bekend staat als een Bombay-sorteerder, die duizenden afzonderlijke eenheden neemt en naar afzonderlijke stations stuurt. Glijbanen die aan de Bombay-sorteerder zijn bevestigd, fungeren als zijrivieren, waardoor goederen van de transportband en naar sorteerstations worden geleid.

Bij handmatige sorteerstations wordt koopwaar op een stapel gegooid en een medewerker pakt elk stuk op en scant het met een barcodescanner. Een bijbehorend lampje op de putwall, een verticaal raster van kaartenbakken, gaat branden en geeft de medewerker aan welk vakje bij die volgorde hoort. De routine wordt keer op keer herhaald terwijl de koopwaar wordt verwerkt. Wanneer het laatste item in een bestelling is gescand, knippert een lampje met een andere kleur op dat hokje, om de werknemer te laten weten dat het hokje klaar is. Vervolgens neemt de medewerker de inhoud van de cubby en geeft deze door aan een ander station om te worden verpakt en verzonden.

"Het door een persoon aangedreven sorteerstation is erg handmatig", zegt Zach Gomez, directeur operaties voor klantensucces bij Kindred, en Kuntz's belangrijkste aanspreekpunt bij Kindred.

“Het proces is eentonig en naarmate de tijd verstrijkt, nemen de snelheid en nauwkeurigheid van de werknemer af. Het is gewoon de menselijke natuur.”

Geautomatiseerde sorteerprocessen ondersteund door Kindred SORT kunnen die medewerker twee keer zo productief maken, beweert Gomez. "De SORT-eenheden zijn in wezen plug-and-play", voegt hij eraan toe.

Om te beginnen heeft Gap Inc. de stortkokers van de Bombay-sorteerder opnieuw geconfigureerd om items rechtstreeks naar de bak van het SORT-systeem te sturen. Vervolgens kijken de camera's van het systeem naar de items in de prullenbak om ze te vergelijken met tienduizenden afbeeldingen die al in het geheugen zijn opgeslagen. Met behulp van AI koppelt het wat het ziet aan die bestaande afbeeldingen om de koopwaar te herkennen en te identificeren waar het ene item begint en het andere stopt.

Nadat de camera's de locatie van elk item hebben vastgelegd, pakt de robotarm in het midden van het cirkelvormige systeem een ​​object op met behulp van de juiste Autograsp-technologie - een combinatie van knijpen, grijpen en zuigen. Terwijl de robotarm het item in zijn grijper houdt, zwaait hij het snel rond om elk gebied waar de streepjescode zich zou kunnen bevinden, bloot te stellen aan een van de vier camera's in het systeem. Zodra een van de camera's het item scant, matcht de arm dat item in de juiste volgorde en laat het in het bijbehorende vakje vallen.

Als de robot het item niet kan beveiligen, waarschuwt het SORT-systeem een ​​"robotpiloot" op het hoofdkantoor van Kindred om hulp te vragen. Op afstand kijkt de piloot naar een live-weergave van de machine en helpt hij de robotarm om de keuze te maken. Soms komt er een item in de SORT-bak terecht dat daar niet hoort te zijn - bijvoorbeeld iets dat te groot is om in het vakje te passen. In dat geval verwittigt de robotpiloot de operator in het D.C., die het item uit de bak kan halen.

Met behulp van machine learning leert SORT in de loop van de tijd de vormen van items en andere details - zoals waar de streepjescodes zijn - om sneller en efficiënter te worden bij het verzamelen en sorteren. Na maandenlang bij Gap Inc. D.C.'s te hebben gewerkt, kan het SORT-systeem 98 procent van de koopwaar autonoom verzamelen en vereist het zelden tussenkomst van de robotpiloten.

Ondanks zijn machine learning en AI-mogelijkheden, vertrouwt SORT nog steeds op menselijke participatie voor de laatste stap van het pickproces. Nadat de robotarm klaar is met het toevoegen van items aan een bestelling, laat hij een lampje branden om de operator te laten weten dat de bestelling is voltooid. De operator haalt de voltooide bestelling uit de kast en brengt de artikelen naar de verpakkingsruimte.

Eén medewerker wordt toegewezen aan ten minste twee SORT-systemen om toezicht te houden op de activiteiten. Een enkele medewerker kan meer bestellingen inpakken bij een SORT-robotstation, omdat de robotarm het meeste werk doet. Werknemers die toezicht houden op meerdere orderverzamelstations kunnen verantwoordelijk zijn voor twee tot drie keer zoveel doorvoer.

Medewerkers van Gap Inc. D.C.s. een sleutelrol spelen in het succes van de technologie-implementatie. Zij zijn verantwoordelijk voor het beheer van de SORT-apparatuur en zorgen ervoor dat alle processen van punt tot punt soepel verlopen.

"Al onze medewerkers vinden het heel gemakkelijk om met de SORT-stations te communiceren en voelen zich heel veilig bij het werken in en rond de machines", zegt Kuntz. “Trainen is eenvoudig, en voor het grootste deel kunnen we een uur of minder met onze medewerkers doorbrengen en ze tegen een stootje laten werken. Dat omvat het leren van alle uitzonderingsverwerking. Het ontwerp en de eenvoud van de machine maken het heel gemakkelijk en snel om nieuwe medewerkers op te leiden.”

Gap Inc. heeft vervolgens SORT toegevoegd aan zijn vestiging in Fresno, CA en is van plan het systeem tegen eind 2019 in zijn noordelijke distributiecentrum in Fishkill, NY te installeren.

"Kindreds bereidheid om alle aspecten van het systeem te verbeteren overtrof onze verwachtingen", zegt Kuntz. “Ze verbeterden de grijpers en scanners om de nauwkeurigheid van de machines te verbeteren. We hebben indrukwekkende snelheidsverbeteringen gezien in de 18 maanden sinds we met de implementatie begonnen, en het percentage autonome picks is toegenomen.”

Zach Gomez is directeur van klantensucces bij Kindred.