Голосовое управление складом / Pick by Voice

Модуль «Голосовое управление складом» (или «Голосовой подбор») эффективно внедрять на складах с широкой номенклатурой товара, на складах с крупногабаритными товарами, при большом объеме ручного сбора заказов, при необходимости сбора заказов обеими руками, при сборе заказов в перчатках.

Задача технологии — освободить руки и глаза операторов склада от большей части работы с мобильным терминалом. Вместо текста на экране терминала, оператор получает от системы управления складом (WMS) голосовые сообщения. И отвечает так же, вслух: например, называет последние цифры в штрих-коде чтобы убедиться, что взял верную единицу хранения. И количество единиц, если требуется. При этом не нужно смотреть на экран, запоминать место хранения или количество, брать в руки сканер, чтобы прочесть штрих-код и так далее…

Установлено, что человек начинает обработку звуковой информации быстрее, чем визуальной. Также известно, что, как правило, за восприятие речевой информации и вербальное кодирование отвечает левое полушарие мозга человека. Им лучше распознаются легко различимые, знакомые сигналы. Зрительные образы (например, текст на экране) — прерогатива правого полушария, и они более сложны, требуют большего времени на обработку.

Простые команды (цифры, действия) воспринимаются на слух быстрее, точнее и с меньшими усилиями, чем глазами, в форме текста и значков.

На практике работа решения выглядит похоже на работу рации в полицейском автомобиле, только без диспетчера: всю нужную информацию оператору передает вслух WMS. И, что более важно, без тангенты с кнопкой для ответа: человек просто произносит ответ, а система сама выделяет фразы оператора из фонового шума. То есть, оператор слышит подсказки и дает отчеты о своих действиях параллельно с выполнением основной работы: услышал — делает, одновременно комментируя свои действия.

Также немаловажно, что принимая текущую информацию на слух человек лучше ориентируется в обстановке вокруг себя. Это повышает безопасность работы в сложной топологии склада и при большом количестве движущихся механизмов вокруг.


РЕЗУЛЬТАТЫ

  • Повышение производительности труда.
  • Снижение количества ошибок.
  • Сокращение сроков обучения новых сотрудников.

БОНУСЫ

  • Сокращаются: — время сборки заказа, — расходы на обработку грузов, — штат грузчиков и кладовщиков.
  • Растет пропускная способность склада.
  • Административные расходы снижаются на 2–4%.

Как это работает?

Система работает как посредник между WMS (или ERP) и оператором, используя звук в качестве дополнительного инструмента. Штрихкодирование и другие привычные и перспективные технологии могут применяться без ограничений, вместе с голосом.

В зависимости от особенностей конкретного склада, уже существующих бизнес-процессов и планируемых изменений в них, могут оказаться полезными разные варианты технических решений. Учитывая задачи и функционал системы голосового управления, несколько наиболее важных альтернатив, в которых стоит определиться при сравнении систем разных производителей.

Воспроизведение звука может быть построено на одном из двух технологических подходов:

  1. Синтез речи (Text to speech). Любой текст система трансформирует в речь самостоятельно, на ходу, используя особый алгоритм произношения (Пример синтеза речи). Словарь ничем не ограничен, будет прочитан любой текст (причем с выбранной скоростью), но только на знакомом системе языке, а произношение может получаться несколько «механическим».
  2. Предварительная запись словаря сообщений. Если словарь записан заранее, звук получается более естественным и язык команд может быть, разумеется, любым. Этот вариант работает, например, в метро. Но в этом случае сложнее менять скорость речи диктора (прокрутить пленку быстрее не получится, обычно нужно записать отдельный файл), а для расширения словаря нужно будет записывать новые слова и фразы отдельно. Практика показывает, что для работы достаточно словаря в 200 слов.

При расшифровке речи оператора есть похожие два варианта: технология распознавания речи (Speech Recognition) и распознавания команд (Voice Recognition). На складе может быть довольно шумно, а у живого человека могут быть существенные особенности произношения, поэтому вопрос качества распознавания особенно важен.

  1. Распознавание команд строится на ограниченном словаре, выделяя речь оператора из шума и «узнавая» слова, которым была «заранее обучена».
  2. Распознавание речи более чувствительно к произношению и шуму, однако не ограничивает использование речи заранее заданным словарем. Задачу повышения качества распознавания в этом случае обычно решают предварительной настройкой на голос пользователя перед началом работы. Это занимает порядка 20 минут на каждого оператора, однако на сегодняшний день полученные результаты выше, чем у более простых решений с распознаванием команд.

Интеграция с WMS на уровне заданий или на уровне операций. В зависимости от бизнес-процессов конкретного склада, особенностей работающей WMS и функционала внедряемой системы голосового управления, может быть выбрана одна из двух схем:

  1. Система получает от WMS задачу и реализует свою логику ее исполнения, самостоятельно формулирует команды, получает ответы, формирует отчетность и так далее, возвращая WMS конечный результат. С одной стороны, это позволяет использовать более развитый функционал специализированного решения, с другой — возникает дискретность в получении данных WMS, ситуаций, когда задача еще в работе и текущих данных у WMS нет до конца ее выполнения.
  2. Онлайн-работа системы с WMS. Этот вариант может потребовать доработки самой WMS для реализации всей логики операций, однако в этом случае в основной системе будет полностью актуальная информация от операторов. Так, при использовании голосового подбора при сборке заказов информация о каждой единице товара в коробе и текущем остатке в ячейке будет поступать сразу же после перемещения в короб.

Помимо технических подходов к этим вопросам, предлагаемые на рынке системы имеют различный дополнительный функционал, включая набор собственных инструментов администрирования, отчетности и другой функционал (иногда — очень богатый). Но именно автоматизированная передача голоса и распознавание ответов — их основная задача. Оценить качество систем в решении этой задачи довольно просто: достаточно провести самостоятельное тестирование.

Где применяют голосовое управление складом

Изначально подобные системы создавались для случаев, когда товары не имеют кодирования, в первую очередь — на складах готовой продукции. После оценки результатов, они стали применяться на самых разных складах и на любых операциях, включая:

  • Приемку и погрузку товаров;
  • Внутри-складские перемещения;
  • Сборку заказов;
  • Упаковку товара. Особенно успешно — для объединения паллет небольшого размера;
  • Обработку грузов сквозного складирования (и при стандартном, паллетном кросс-докинге, и при pick-by-line);
  • Проведение инвентаризаций, включая циклические.

Особенно эффективно внедрение системы голосового управления в случаях:

  • широкой номенклатуры товаров,
  • большого объема ручного сбора заказов,
  • необходимости сбора заказов обеими руками,
  • работы в перчатках

и в целом, при большом объеме ручного труда и интенсивной работе.

Результат будет заметен на любом складе начиная от среднего размера (от 1000 м2) и нескольких работников.

Как применяют?

Внедрять систему голосового управления можно как в комплекте с WMS, так и интегрируя ее в уже развернутую инфраструктуру управления складом. При оценке задач мы исходим из существующих бизнес-процессов конкретного склада и желаемых изменений в них.

Последовательность действий при принятии решения о внедрении, выборе системы и ее развертывании мы видим так:

  1. Оценка потенциала системы на вашей площадке.
  2. Оценка качества работы решений.
  3. Составление требований и сравнительный анализ функционала и условий для различных решений.
  4. Выбор площадок / операций для пилотного проекта, оценка ожидаемой эффективности внедрения.
  5. Составление условий для оценки результата пилотного проекта и плана развития.
  6. Выбор решения и поставщика / интегратора.
  7. Согласование требований, архитектуры системы и условий договора.
  8. Внедрение.
  9. Оценка эффективности.
  10. Развертывание системы по плану развития.
  11. Поддержка и доработка под изменение требований, обучение персонала.

Компания R-ID может помочь в оценке потенциальной эффективности системы на вашей площадке. Будем рады организовать тестирование качества звучания транслируемых сообщений и распознавания речи, а также — помочь на всех остальных этапах, за исключением выбора решения и оценки эффективности по факту работы системы (пункты 6 и 9).

Проект внедрения (8 пункт) занимает 3–4 месяца, в зависимости от сложности реализуемых бизнес-процессов и доли складских операций, на которых будет работать система. Большая часть этого времени нужна на интеграцию с WMS и до 4 недель — на инсталляцию, настройку, тестирование, обучение и запуск.



Область применения

Возникли вопросы или нужна дополнительная информация?
Вы можете связаться с нами телефону +7 (495) 488-68-89
Отправить запрос по электронной почте contact@r-id.ru
Закрыть

Этот сайт использует cookies. Продолжая работу с сайтом, Вы выражаете свое согласие на обработку Ваших персональных данных. Отключить cookies Вы можете в настройках своего браузера.