Simulator sagt Lagerleistung voraus

GreyOrange, Anbieter von KI-gesteuerter Multi-Agent-Lagerorchestrierung und -ausführung sowie Lagerbestandssoftware, hat die Einführung von „GreyMatter Foundry“ angekündigt, einem immersiven KI-Simulator, der darauf ausgelegt ist, Lagerflussdesign, Technologiebewertung und Layoutplanung in eine einzige, hochpräzise Umgebung zu vereinen.

Mit GreyMatter Foundry können Kunden, Systemintegratoren und interne Fulfillment-Teams komplexe Automatisierungsszenarien modellieren, um die Gesamtleistung des Systems vorherzusagen, Aufbaukosten zu schätzen und eine harmonische Wand-zu-Wand-Orchestrierung zu visualisieren, bevor auch nur ein Cent Kapital investiert wird.

Brücke zwischen Design und Realität

GreyMatter Foundry erfüllt den wachsenden Bedarf an KI-Tools, die komplexe, heterogene Lagerumgebungen verwalten können, die Flotten von Robotern verschiedener Anbieter, andere Automatisierungsformen sowie menschliche Mitarbeiter umfassen. Es ist bereits in Tausenden von Lagern im Einsatz. Es ist das „Gehirn“, das eine kollektive Flotte von über 130.000 Agenten aus dem GreyOrange Certified Ranger Network (CRN) steuert, die täglich 250.000 Fahrten und über 1 Million Optimierungen pro Minute durchführen. Mit der Ergänzung durch Foundry können Supply-Chain-Führungskräfte nun dieses unvergleichliche Datenset nutzen, um hochwertige, genaue Wand-zu-Wand-Simulationen für beliebige Designvarianten in wenigen Stunden statt Wochen zu erstellen.

Wichtige Funktionen:
● Unbegrenzte heterogene Simulationen: Im Gegensatz zu herkömmlichen Werkzeugen ermöglicht Foundry den gleichzeitigen Modellierung unbegrenzter Robotertypen und menschlich geführter Prozesse. Nutzer können bereits in ihrer Flotte vorhandene oder aktuell in Produktion befindliche Roboteragenten individuell spezifizieren.
● KI-gestützter Design-Co-Pilot: Mit einer einfachen Gesprächsanweisung oder vordefinierten Vorlagen können Nutzer die Simulation intuitiv steuern. Der KI-Co-Pilot hilft, Empfehlungen auf spezifische Durchsatzanforderungen zuzuschneiden, ohne Vorurteile gegenüber bestimmten Roboterhardware zu haben.
● Der CRN-Vorteil: Während Foundry herstellerunabhängig ist, liefert es die höchste Genauigkeit bei der Simulation von Agenten innerhalb des GreyOrange Certified Ranger Network (CRN). Durch die Nutzung von über 1 Million Optimierungen pro Minute, die vom CRN durchgeführt werden, bietet Foundry eine unvergleichliche Vorhersagezuverlässigkeit.
● Zukunftssicherheit für 5- und 10-Jahres-Horizonte: Foundry ist mit vordefinierten Szenarien für zukünftiges Wachstum ausgestattet, die analysieren, welche Kombination aus Roboteragenten und Arbeitskräften den Bedarf in den nächsten fünf bis zehn Jahren decken wird.

Foundry kann verwendet werden, um:
● Die Auswirkungen von Arbeitskräfteschwierigkeiten zu simulieren, Personalplanung durchzuführen oder die täglichen Abläufe für Spitzenzeiten wie Black Friday anzupassen
● Lageranforderungen vorherzusagen und Arbeitsabläufe für saisonale SKU-Erweiterungen anzupassen
● Verschiedene Layouts und Flüsse zu modellieren, um bestimmte Durchsatzziele oder finanzielle Effizienz zu erreichen
● 3D-Visualisierungen, Rundgänge und ROI-Berechnungen für das gesamte Lager zu sehen
● Mehrere Simulationen parallel durchzuführen, Tausende potenzieller Ergebnisse zu erkunden, um Leistung und Kosten mit 95 % Genauigkeit oder mehr vorherzusagen, selbst in den komplexesten heterogenen Automatisierungsumgebungen sowohl bei aktuellem Materialfluss als auch bei wachsendem Geschäft

„Lagerautomatisierung sollte kein Vertrauenssprung sein“, sagte Saurabh Gupta, CTO von GreyOrange. „Indem wir die Intelligenz unseres globalen GreyMatter-Netzwerks hinter jede Simulation stellen, geben wir Händlern, 3PLs, Einzelhändlern und Integratoren eine Kristallkugel, die auf realen Daten basiert. Ob Sie von einem Greenfield-Szenario aus entwerfen oder eine bestehende Operation neu denken, Foundry ermöglicht es Ihnen, Tausende von Szenarien zu testen, Belastungstests für Spitzenbedarf durchzuführen und mit Vertrauen am Tag der Implementierung anzukommen.“