Gap Inc. acelera las operaciones de almacén con robótica, IA

Los consumidores de todo el mundo conocen a Gap Inc. por su ropa atemporal que atrae a muchas generaciones. Después de más de 50 años en el negocio, Gap Inc. también ha perfeccionado sus sistemas de cadena de suministro para procesar millones de artículos cada año con la máxima eficiencia. Dada su escala, la empresa investiga y prueba activamente soluciones innovadoras para mantenerse a la vanguardia de la curva tecnológica y de la competencia.

En 2016, Gap Inc. inició una transición de gran alcance hacia una nueva red de cumplimiento. El proyecto Cross-Channel Logistics Optimization fue diseñado para posicionarlo por delante de su competencia, así como para recuperarse de un incendio destructivo en su centro de distribución del noreste ese verano.

Para cumplir con los objetivos del programa, Kevin Kuntz, vicepresidente senior de cumplimiento logístico global, buscaba poner a prueba tecnologías innovadoras para agregar a las soluciones de automatización que la empresa ya utilizaba, como los sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación. Además, como todos los grandes minoristas, Gap Inc. seguía lidiando con el desafío de encontrar suficientes empleados para respaldar sus operaciones durante las temporadas pico de ventas.

Kuntz se dio cuenta de SORT, una tecnología de selección de Kindred que utiliza inteligencia artificial. SORT es un sistema robótico que emplea algoritmos de visión, agarre y manipulación para recoger y clasificar mercancías. Usando metodologías de inteligencia artificial para mejorar continuamente las capacidades del robot, el sistema evalúa millones de puntos de datos para calcular y ejecutar una estrategia de selección óptima para cada tarea en tiempo real.

“Después de ver la demostración funcional de SORT, sentimos que esta tecnología estaba más avanzada que otras soluciones”, dice Kuntz.

Para comenzar a evaluar la tecnología, Kuntz colocó un sistema SORT piloto en el centro de distribución de Gap Inc. en Gallatin, Tennessee, lo que marca la primera vez que la empresa utiliza tecnología de inteligencia artificial en cualquiera de sus CC.

Como ocurre con muchos DC, los de Gap Inc. están diseñados para satisfacer los picos de demanda. El pináculo de la demanda llega durante la temporada navideña, con el mayor tráfico en tiendas y online durante la semana del Black Friday y Cyber ​​Monday. Un DC típico tiene estaciones de clasificación manuales que requieren mucha mano de obra y procesan los pedidos de los clientes.

Cada DC alberga un cinturón ovalado gigante conocido como clasificador de Bombay, que toma miles de unidades individuales y las envía a estaciones individuales. Los conductos conectados al clasificador de Bombay actúan como afluentes, canalizando la mercadería desde la cinta transportadora hacia las estaciones de clasificación.

En las estaciones de clasificación manual, la mercadería se deposita en una pila y un empleado recoge cada pieza y la escanea con un escáner de código de barras. Una luz correspondiente en el putwall, una rejilla vertical de cubículos, se enciende, indicando al empleado qué cubículo corresponde a ese orden. La rutina se repite una y otra vez a medida que se procesa la mercancía. Cuando se escanea el último artículo de un pedido, una luz de color diferente parpadea en ese cubículo, lo que indica al trabajador que el cubículo está completo. Luego, el empleado toma el contenido del cubículo y lo pasa a otra estación para empaquetarlo y enviarlo.

"La estación de clasificación impulsada por una persona es muy manual", dice Zach Gomez, director de operaciones para el éxito del cliente en Kindred, y el principal contacto de Kuntz en Kindred.

“El proceso es monótono y, a medida que pasa el tiempo en el turno, la velocidad y la precisión del empleado disminuyen. Es simplemente la naturaleza humana ".

Los procesos de clasificación automatizados respaldados por Kindred SORT pueden hacer que ese empleado sea el doble de productivo, afirma Gomez. "Las unidades SORT son esencialmente plug-and-play", agrega.

Para empezar, Gap Inc. reconfiguró las rampas del clasificador de Bombay para enviar artículos directamente al contenedor del sistema SORT. A continuación, las cámaras del sistema miran los elementos del contenedor para compararlos con decenas de miles de imágenes que ya tiene almacenadas en su memoria. Usando IA, compara lo que ve con esas imágenes existentes para reconocer la mercancía e identificar dónde comienza un artículo y dónde termina el otro.

Después de que las cámaras registran la ubicación de cada elemento, el brazo robótico en el medio del sistema circular recoge un objeto utilizando la tecnología de propiedad Autograsp, una combinación de pellizcar, agarrar y succión. A medida que el brazo robótico sostiene el artículo en su pinza, lo gira rápidamente para exponer cualquier área donde podría estar el código de barras a una de las cuatro cámaras dentro del sistema. Tan pronto como una de las cámaras escanea el artículo, el brazo hace coincidir ese artículo con el orden apropiado y lo deja caer en el cubículo correspondiente.

Si el robot no puede asegurar el artículo, el sistema SORT notifica a un "robot piloto" en la sede de Kindred para solicitar ayuda. De forma remota, el piloto mira una vista en vivo de la máquina y ayuda a guiar el brazo robótico para hacer la selección. A veces, un artículo termina en el contenedor CLASIFICAR que no se suponía que estuviera allí, por ejemplo, algo demasiado grande para caber en el cubículo. En ese caso, el piloto del robot notifica al operador en el D.C., quien puede sacar el artículo del contenedor.

Con el aprendizaje automático, SORT aprende con el tiempo las formas de los elementos y otros detalles, como dónde están los códigos de barras, para ser más rápido y más eficiente en la selección y clasificación. Después de meses de operar en Gap Inc. D.C., el sistema SORT puede recoger el 98 por ciento de la mercancía de forma autónoma y rara vez requiere la intervención de los robots pilotos.

A pesar de sus capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial, SORT aún se basa en la participación humana para el último paso del proceso de selección. Una vez que el brazo robótico termina de agregar elementos a un pedido, enciende una luz para notificar al operador que está completo. El operador saca el pedido completo del cubículo y transfiere los artículos al área de empaque.

Un empleado está asignado a al menos dos sistemas SORT para supervisar las operaciones. Un solo empleado puede empaquetar más pedidos en una estación SORT robótica porque el brazo robótico está haciendo la mayor parte del trabajo. Los trabajadores que supervisan varias estaciones de recolección pueden ser responsables de dos o tres veces más rendimiento.

Empleados en The Gap Inc. D.C.s. juegan un papel clave en el éxito de la implementación de la tecnología. Están a cargo de administrar el equipo SORT y de asegurarse de que todos los procesos fluyan sin problemas de un punto a otro.

“A todos nuestros empleados les resulta muy fácil interactuar con las estaciones SORT y se sienten muy seguros trabajando dentro y alrededor de las máquinas”, dice Kuntz. “La capacitación es fácil y, en su mayor parte, podemos pasar una hora o menos con nuestros empleados y hacer que trabajen a buen ritmo. Eso incluye aprender todo el procesamiento de excepciones. El diseño y la simplicidad de la máquina hacen que sea muy fácil y rápido capacitar a los nuevos empleados ”.

Posteriormente, Gap Inc. agregó SORT a sus instalaciones en Fresno, CA y planea instalar el sistema en su centro de distribución del norte en Fishkill, NY para fines de 2019.

"La voluntad de Kindred de mejorar todos los aspectos del sistema superó nuestras expectativas", dice Kuntz. “Mejoraron las pinzas y los escáneres para mejorar la precisión de las máquinas. Hemos visto mejoras de velocidad impresionantes en los 18 meses desde que comenzamos la implementación, y el porcentaje de selecciones autónomas ha aumentado ".

Zach Gomez es director de éxito del cliente de Kindred.