AutoScheduler, lojistik ekipleri için depo uygulaması geliştirme aracı başlattı



Özet


AutoScheduler, lojistik ekiplerinin canlı tesis verilerini kullanarak kendi özel yazılımlarını geliştirmelerine olanak tanıyan "depo uygulama geliştirici" modülünü kullanıma sundu. Bu yeni yazılım, saha yöneticilerinin karmaşık kurumsal BT süreçlerine ve manuel Excel tablolarına bağımlı kalmadan, günlük operasyonel sorunları hızlıca çözmelerine imkan tanıyor. Şirketin Depo Yapay Zeka Platformu'nun bir parçası olan sistem, geniş dil modelleri yerine altı yıllık saha deneyimine dayanan operasyonel bir semantik katman kullanarak lojistik mantığını analiz ediyor. Bu teknoloji sayesinde depo çalışanları, matematiksel optimizasyon desteğiyle güçlendirilmiş uygulamaları canlı veriler üzerinden günler içinde inşa edebilecek.



AutoScheduler, lojistik ekiplerinin canlı tesis verilerini kullanarak doğrudan özel araçlar geliştirmelerine olanak tanıyan "depo uygulama geliştirici"sini (warehouse app builder) kullanıma sundu. Şirketin geniş kapsamlı "Depo Yapay Zeka Platformu"nun bir parçası olan bu yeni yazılım modülü; envanter, makine ve iş gücü dengesini yöneten dağıtım merkezlerine hizmet veriyor.

Dağıtım merkezleri rutin olarak katı kurumsal kaynak planlaması (ERP) ve depo yönetim sistemlerine bağımlı çalışır. Bu devasa platformlar arasında operasyonel aksaklıklar çıktığında, saha yöneticileri genellikle manuel Excel tablolarına veya kayıt altına alınmamış personel rutinlerine başvurur. Artık saha planlamacıları, basit bir dille hedef odaklı yazılım rutinleri oluşturabiliyor. Bu yetenek, uzun süren ticari yazılım yayınlama döngülerini ve aşırı yüklenmiş kurumsal BT kuyruklarını devre dışı bırakıyor.

AutoScheduler CEO'su Keith Moore şunları söyledi: “Depolar; özelleştirilmesi pahalı ve yavaş olan devasa sistemler üzerinde çalışır, bu yüzden operatörler boşlukları Excel tabloları, iş zekası araçları, kendi geliştirdikleri araçlar ve tecrübeye dayalı bilgilerle doldururlar.

“Sorunları her gün bizzat gören kişiler, artık gerçek optimizasyon matematiğiyle desteklenen ve canlı depo verileri üzerine kurulu uygulamaları günler içinde inşa ederek bu sorunları çözebilecekler. Biz hâlâ bina içindeki tüm sistemleri yönetiyoruz; artık saha çalışanlarına aradaki her şeyi çözebilecekleri araçları da teslim ediyoruz.”

Semantik modelleri depo çözücüleriyle bağlamak

Sistem, lojistik mantığını tahmin etmek için geniş ve yapılandırılmamış dil modellerine güvenmek yerine, altı yıllık dağıtım operasyonları süresince oluşturulan operasyonel bir semantik katmanı üzerinde çalışıyor.

Bu katman; depo yönetim sistemleri, iş gücü yönetim kayıtları, saha yazılımı ve otomatik makineler arasındaki ilişkileri haritalandırıyor. Matematiksel çözücüler, kullanıcı taleplerini yorumlayarak düz metin komutlarını canlı izleme panellerine, öngörücü takip sistemlerine ve otomatik görevlere dönüştürüyor.

Sistem, doğrulanmış talimatları doğrudan saha uygulaması için ana yönetim yazılımına geri gönderiyor. Operatörler halihazırda dalga (wave) sıralamaları, stok yenileme tetikleyicileri ve çapraz dock (cross-dock) tahsis öncelikleri gibi konulara yönelik uygulamalar geliştirdi. Diğer uygulamalar ise dock kapısı çizelgesi uyumu, tam ve zamanında teslimat performansı ve üretim çizelgelerini takip ediyor.

Altyapı, 'Daily Plan', 'Wave Planner', 'Network Scoreboard' ve 'Warehouse AI Agent' gibi mevcut araçlarla birlikte birleşik bir yapı üzerinde çalıştığı için tesisler, her proje için ayrı veri hatları kurmaktan kurtuluyor.

AutoScheduler Ürün ve Müşteri Başarısı Başkanı Kunj Pandya durumu şöyle açıklıyor: “Herkes yapay zekayı bir depoya yönlendirebilir. Farkımız şu ki; bizim semantik katmanımız WMS, ERP ve iş gücü sistemlerindeki verilerin ne anlama geldiğini zaten biliyor ve oluşturulan her uygulama, yaklaşık 100 tesiste başarısı kanıtlanmış optimizasyon çözücülerinden faydalanabiliyor.”

Saha uygulamaları hızlı getiriyi kanıtlıyor

Erken aşamadaki kullanımlar, endüstriyel dağıtım ağlarında hızlı operasyonel dönüşleri gösteriyor. Saha çalışanları, ilk atölye çalışması sırasında 15 dakikadan kısa sürede çalışan bir uygulama geliştirdi.

Bir başka tesis planlamacısı ise bağımsız olarak, önemli operasyonel boşlukları doğrulayan bir stok yenileme takip aracı tasarladı.