সুচিপত্র
- ভূমিকা
– ভুল ধারণা #১: সকলের জন্য এক মাপ উপযুক্ত – AMR গুলি প্রতিটি বাছাইয়ের স্টাইলের জন্য উপযুক্ত।
– ভুল ধারণা #২: আপনার WMS হল মানব-রোবট কর্মপ্রবাহ পরিচালনার জন্য সেরা হাতিয়ার।
– মিথ #৩: AMR সফটওয়্যার মানুষ এবং রোবটের সমন্বয়কে নিখুঁতভাবে অপ্টিমাইজ করতে পারে
– ভুল ধারণা #৪: শুধুমাত্র রোবটই কর্মীদের ভ্রমণ কমাতে পারে
– মিথ #৫: বিদ্যমান সিস্টেমগুলি মানব-রোবটের কাজ পরিচালনার জন্য যথেষ্ট
- উপসংহার

ভূমিকা

গুদামগুলিতে রোবোটিক্স এবং অটোমেশনের প্রবণতা বৃদ্ধি পাচ্ছে, সাম্প্রতিক এক গবেষণায় দেখা গেছে যে ২০২৭ সালের মধ্যে বাজার ২৩.০৯ বিলিয়ন মার্কিন ডলারে পৌঁছাবে বলে আশা করা হচ্ছে, ব্যবসার জন্য রোবট এবং মানব কর্মীদের কার্যকরভাবে কীভাবে একীভূত করা যায় তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তবে, গুদামে মানুষ এবং রোবটের মধ্যে কাজ সমন্বয় এবং অপ্টিমাইজ করার বিষয়ে বেশ কয়েকটি সাধারণ ভুল ধারণা রয়েছে।

ভুল ধারণা #১: এক মাপ সবার জন্য উপযুক্ত - AMR প্রতিটি বাছাইয়ের স্টাইলের জন্য উপযুক্ত।

একটি সাধারণ ভুল ধারণা হল যে অটোনোমাস মোবাইল রোবট (AMRs) সমস্ত পিকিং স্টাইল সমানভাবে পরিচালনা করতে পারে। তবে, বাস্তবতা হল যে বিভিন্ন AMR বিভিন্ন কর্মপ্রবাহে বিশেষজ্ঞ। এই কর্মপ্রবাহগুলির মধ্যে কিছু হল রোবট-টু-গুডস, গুডস-টু-পারসন, ফলো-দ্য-রোবট, ট্রানজিট রোবট এবং ফুল প্যালেট মুভ।

আপনার বিতরণ কেন্দ্রে রোবোটিক্সের সর্বোত্তম মিশ্রণ পেতে, প্রতিটি প্রক্রিয়া পূরণ করার জন্য আপনার বিভিন্ন সরবরাহকারীর কাছ থেকে বিভিন্ন AMR প্রয়োজন হতে পারে। এটি ইন্টিগ্রেশন জটিলতার দিকে নিয়ে যেতে পারে, কারণ প্রতিটি AMR সিস্টেমের নিজস্ব অনন্য প্রয়োজনীয়তা এবং ইন্টারফেস থাকতে পারে।

এই চ্যালেঞ্জ কাটিয়ে ওঠার মূল চাবিকাঠি হল স্মার্ট সফটওয়্যার এবং মোবাইল প্রযুক্তির মতো ইন্টিগ্রেশন পার্টনারদের ব্যবহার করে এই প্রক্রিয়াগুলিকে সুসংগঠিত এবং অপ্টিমাইজ করা। এই সফটওয়্যার-ভিত্তিক পদ্ধতি আপনাকে রোবট থেকে সর্বাধিক সুবিধা পেতে এবং মানব সহকর্মীদের সময় এবং প্রচেষ্টা কমাতে সাহায্য করতে পারে, প্রায়শই নতুন অটোমেশন সিস্টেম বা গুদাম লেআউট বা স্টোরেজ সিস্টেমে পরিবর্তনের প্রয়োজন ছাড়াই।

ভুল ধারণা #২: আপনার WMS হল মানব-রোবট কর্মপ্রবাহ পরিচালনার জন্য সেরা হাতিয়ার

আরেকটি সাধারণ বিশ্বাস হল যে আপনার বিদ্যমান ওয়্যারহাউস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (WMS) হল মানুষ এবং রোবট উভয়ের সাথে জড়িত কর্মপ্রবাহ পরিচালনার জন্য সেরা হাতিয়ার। যাইহোক, বেশিরভাগ WMS সমাধান মৌলিক যুক্তি এবং অবস্থান ক্রম অনুসরণ করে কাজ বরাদ্দ করার সময় পথ বেছে নেয়, মানব-রোবট সহযোগিতার প্রেক্ষাপটে ব্যাচ এবং পথ অপ্টিমাইজেশন বিবেচনা না করে।

মানুষ এবং রোবট সম্পৃক্ত একটি সিস্টেমে সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং কার্য সম্পাদনকে সত্যিকার অর্থে সর্বোত্তম করার জন্য, একটি অতিরিক্ত স্তর বাস্তবায়ন করা অপরিহার্য যা তিনটি উপাদানকে একটি নিয়ন্ত্রণকারী সত্তার অধীনে সিঙ্ক্রোনাইজ করে। WMS সমাধানগুলিতে প্রায়শই এই ক্ষমতার অভাব থাকে, কারণ তারা সাধারণত সুবিধার চারপাশে একটি স্নেক পিক পাথ ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট অবস্থান ক্রম অনুসরণ করে, যা সর্বদা সর্বোত্তম হয় না।

এমনকি যদি একটি WMS-এর কিছু অপ্টিমাইজড পাথ থাকে, তবুও সেগুলি প্রায়শই হার্ডকোডেড এবং অনমনীয় হয়। সত্যিকারের গতিশীল পদ্ধতি অর্জনের জন্য, এমন একটি সমাধান প্রয়োজন যা স্বজ্ঞাত রিয়েল-টাইম সমন্বয়ের অনুমতি দেয়। অপ্টিমাইজেশনের এই অতিরিক্ত স্তরটি নিশ্চিত করতে সাহায্য করতে পারে যে মানুষ এবং রোবট দক্ষতার সাথে একসাথে কাজ করছে, সময় এবং প্রচেষ্টার অপচয় কমিয়ে আনছে।

মিথ #৩: AMR সফটওয়্যার মানুষ এবং রোবটের সমন্বয়কে নিখুঁতভাবে অপ্টিমাইজ করতে পারে

অনেকেই বিশ্বাস করেন যে AMR বিক্রেতাদের দ্বারা সরবরাহিত সফ্টওয়্যার মানুষ এবং রোবটের মধ্যে সমন্বয়কে নিখুঁতভাবে অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম। তবে, এটা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে AMR গুলি রোবটের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, মানুষের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য নয়।

AMR-এর সাথে জড়িত দুটি সাধারণ প্রক্রিয়া রয়েছে: ফলো-দ্য-রোবট/কোবট স্টাইল এবং জোন পিকিং। কোবট পিকিংয়ে, একজন মানুষ রোবটকে অনুসরণ করে, প্রায়শই WMS দ্বারা বরাদ্দকৃত কাজের উপর ভিত্তি করে। জোন পিকিং মানুষকে একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে রাখে, মানুষের ভ্রমণ কমিয়ে দেয় কিন্তু পিকারদের সঠিক অঞ্চলে বরাদ্দ করতে এবং AMR-এর জন্য প্রস্তুত করতে হয়। উভয় পদ্ধতিই বেশ স্থিতিশীল হতে পারে এবং মানুষের ভ্রমণকে সম্পূর্ণরূপে অপ্টিমাইজ নাও করতে পারে।

সত্যিকারের অপ্টিমাইজেশনের তিনটি মূল দিক রয়েছে: কাজের অগ্রাধিকার নির্ধারণ, ব্যাচ অপ্টিমাইজেশন এবং সবচেয়ে কার্যকর পিক পাথ খুঁজে বের করা। একটি সেরা-কেস দৃশ্যকল্প সিস্টেমের উচিত এই অগ্রাধিকারগুলিকে যথাসময়ে বিবেচনা করা, পিক ঘনত্ব বৃদ্ধি করা এবং আরও ভাল ব্যাচ তৈরি করা। নতুন অর্ডার সিস্টেমে প্রবেশের সাথে সাথে, সেগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্লট করা উচিত এবং যথাযথভাবে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত। গুদাম লিড এবং সুপারভাইজারদের তাদের অর্ডারের জন্য অগ্রাধিকার পরিবর্তনের উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ থাকা উচিত, যাতে সিস্টেমটি চাহিদা অনুসারে কাজ করে এবং ব্যবহারকারী যখন অনুরোধ করে তখন সর্বদা সর্বোত্তমভাবে অগ্রাধিকারযুক্ত কাজ সরবরাহ করে তা নিশ্চিত করা যায়।

ভুল ধারণা #৪: শুধুমাত্র রোবটই কর্মীদের ভ্রমণ কমাতে পারে

আরেকটি সাধারণ ভুল ধারণা হল যে রোবট নিজেরাই গুদামে শ্রমিকদের যাতায়াত কমাতে পারে। যদিও জোন পিকিং কর্মীদের একটি নির্দিষ্ট এলাকায় রেখে মানুষের যাতায়াত কমাতে পারে, কোবট পিকিং একই ফলাফল অর্জনের সম্ভাবনা কম।

কোবট বাছাইয়ের ক্ষেত্রে, মানব কর্মী রোবটের সাথে একই পথ অনুসরণ করে গুদামে ঘুরে বেড়ান। যদিও একটি অপ্টিমাইজড রোবট পথ মানুষের জন্য আরও দক্ষ পথের দিকে পরিচালিত করতে পারে, তবুও ধারণাটিতে মানুষ এবং রোবটকে একসাথে আবদ্ধ করা জড়িত, যা সর্বদা সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতি নাও হতে পারে।

অন্যদিকে, জোন-ভিত্তিক বাছাই মানুষের যাতায়াত কমাতে পারে, তবে এটি একটি অত্যন্ত কঠোর ব্যবস্থা। এই পরিস্থিতিতে, মানুষকে নির্দিষ্ট জোনে নিযুক্ত করা হয় এবং যখন কোনও রোবট জিনিসপত্র বাছাই এবং লোড করার জন্য আসে তখন অবশ্যই তাদের উপস্থিত থাকতে হয়। যদি কোনও কর্মীকে বিরতি নিতে হয় বা তাকে প্রতিস্থাপন না করা হয়, তাহলে পুরো সমাধানটি ভেঙে পড়তে শুরু করতে পারে। উপরন্তু, জোন-ভিত্তিক ব্যবস্থায় কর্মীদের ভারসাম্য বজায় রাখা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, কারণ বাছাইয়ের চাহিদা এক দিন থেকে অন্য দিন উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে, যার ফলে নির্দিষ্ট জোনে কর্মীদের অব্যবহৃত বা অতিরিক্ত কাজ করতে হয়।

কর্মীদের ভ্রমণকে সত্যিকার অর্থে কমানোর জন্য, রোবট এবং মানুষের ভ্রমণের মধ্যে সামঞ্জস্য আনা অপরিহার্য। এই পদ্ধতির মাধ্যমে কর্মীরা গতিশীলভাবে সবচেয়ে অনুকূলিত পিক লোকেশনে ভ্রমণ করতে পারেন এবং সেখানে AMR পূরণ করতে পারেন, নমনীয়তা বজায় রেখে ভ্রমণ হ্রাস করতে পারেন। পিক ফেসে কর্মীদের সময় কমিয়ে আনার জন্য অর্কেস্ট্রেশনের একটি স্তর অন্তর্ভুক্ত করে, ব্যবসাগুলি আরও দক্ষ এবং অভিযোজিত সিস্টেম তৈরি করতে পারে যা মানুষ এবং রোবট উভয়ের কর্মক্ষমতাকে সর্বোত্তম করে তোলে।

মিথ #৫: মানব-রোবটের কাজ পরিচালনার জন্য বিদ্যমান সিস্টেমগুলি যথেষ্ট

পরিশেষে, একটি সাধারণ বিশ্বাস রয়েছে যে WMS এবং AMR সফ্টওয়্যারের মতো বিদ্যমান সিস্টেমগুলি গুদামে মানুষ এবং রোবটের কাজ পরিচালনার জন্য যথেষ্ট। যাইহোক, এই সিস্টেমগুলিতে প্রায়শই প্রকৃত অর্কেস্ট্রেশন ক্ষমতার অভাব থাকে, পরবর্তী সবচেয়ে সহজ পছন্দের উপর বেশি মনোযোগ দেওয়া হয় যেখানে একটি রোবট ইতিমধ্যেই একই আইলে উপস্থিত থাকে।

প্রকৃত অপ্টিমাইজেশন অর্জনের জন্য, প্রয়োজনীয় বুদ্ধিমত্তা প্রদানকারী সিস্টেম সফ্টওয়্যার এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অন্তর্ভুক্ত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। অপ্টিমাইজেশনের প্রাথমিক লক্ষ্য হওয়া উচিত মানুষের পছন্দের পথকে কমিয়ে আনা, যা প্রায়শই AMR এবং WMS সিস্টেমগুলি উপেক্ষা করে।

সত্যিকারের অর্কেস্ট্রেশন এবং অপ্টিমাইজেশন কোনও কঠোর জোন-ভিত্তিক বাছাই পদ্ধতি অনুসরণ করে না। পরিবর্তে, তারা একটি হাইব্রিড মডেল ব্যবহার করে যেখানে সিস্টেমটি মানুষের ভ্রমণ কমাতে বিভিন্ন সময়ে গতিশীলভাবে সিদ্ধান্ত নেয়। এই নমনীয়তা এবং গতিশীল সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রকৃত অর্কেস্ট্রেশন এবং অপ্টিমাইজেশনকে ঐতিহ্যবাহী সিস্টেম থেকে আলাদা করে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি AMR-সমর্থিত পিকিং ওয়ার্কফ্লোতে, একজন কর্মী AMR-এর একটি টোটে জিনিসপত্র তুলে, AMR-কে আনলোড করার জন্য একটি কনভেয়র সিস্টেমের দিকে নির্দেশ করে এবং তারপর অন্য একটি রোবটকে কর্মীর পিকিং চালিয়ে যাওয়ার জন্য জায়গায় স্থানান্তরিত করে অপ্রয়োজনীয় হাঁটা এড়াতে পারেন। রোবট এবং কর্মীদের সাথে ইন্টারফেসগুলি প্রচলিত ভয়েস পিকিং সিস্টেমের মতো ভয়েস দ্বারা পরিচালিত হতে পারে, যেখানে কর্মীরা ভয়েস, স্ক্যান, RFID, অথবা রোবট-মাউন্ট করা স্ক্রিন বা লাইট ব্যবহার করে তাদের কাজ নিশ্চিত করে।

উপসংহার

পরিশেষে, গুদামে রোবট এবং মানব কর্মীদের একীভূত করা একটি জটিল প্রক্রিয়া যার জন্য বিষয়টিকে ঘিরে বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ এবং ভুল ধারণা সম্পর্কে গভীর ধারণা প্রয়োজন। এই পাঁচটি সাধারণ মিথকে উড়িয়ে দিয়ে, ব্যবসাগুলি মানব-রোবট সহযোগিতার পূর্ণ সুবিধা অর্জনে কার্যকর অর্কেস্ট্রেশন এবং অপ্টিমাইজেশনের গুরুত্ব আরও ভালভাবে বুঝতে পারে।

গুদামে রোবট এবং মানুষকে সফলভাবে একীভূত করার জন্য, কোম্পানিগুলিকে একাধিক কর্মপ্রবাহে রোবটকে অন্তর্ভুক্ত করে, উৎপাদনশীলতা সর্বাধিক করার জন্য গতিশীলভাবে কর্মী এবং রোবট বরাদ্দ করে এবং কর্মদক্ষতা এবং সুরক্ষা উন্নত করে শ্রম চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে হবে। স্মার্ট সফ্টওয়্যার, এআই এবং অর্কেস্ট্রেশনের জন্য একটি নমনীয়, হাইব্রিড পদ্ধতি ব্যবহার করে, ব্যবসাগুলি মানব-রোবট সহযোগিতার প্রকৃত সম্ভাবনা উন্মোচন করতে পারে এবং ক্রমবর্ধমান স্বয়ংক্রিয় বিশ্বে এগিয়ে থাকতে পারে।

প্রতিযোগিতামূলক মূল্য, সম্পূর্ণ দৃশ্যমানতা এবং সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য গ্রাহক সহায়তা সহ একটি লজিস্টিক সমাধান খুঁজছেন? দেখুন Cooig.com লজিস্টিকস মার্কেটপ্লেস আজ.