Робототехника на базе ИИ производит революцию в возвратах электронной коммерции: Новая эра для обратной логистики

Недавнее внедрение CEVA Logistics автоматизированной системы обработки возвратов на базе искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой ключевое достижение в часто сложном мире обратной логистики. Эта инновационная платформа, работающая на объектах в Германии и Польше и использующая физический ИИ «Cortex» от Sereact, специально разработана для управления возвратами модной одежды и обуви для гиганта электронной коммерции Zalando. Ее основное новшество заключается в способности автономно захватывать, идентифицировать и сортировать возвращенные товары без необходимости обширного предварительного обучения для каждого продукта или фиксированных профилей SKU. Это развитие, уже находящееся в стадии эксплуатации, сигнализирует о значительном сдвиге в подходе глобальной цепочки поставок к вызовам и возможностям, связанным с потребительскими возвратами.

Как это влияет на глобальную цепочку поставок

Этот технологический прорыв напрямую затрагивает несколько критически важных аспектов глобальных потоков, маршрутов, мощностей и операций цепочки поставок. Во-первых, с точки зрения потоков, автоматизация обработки возвратов принципиально трансформирует конвейер обратной логистики. Традиционно возвраты являются трудоемким узким местом, часто приводящим к задержкам в проверках качества, пополнении запасов и, в конечном итоге, повторной продаже. Автоматизируя идентификацию и сортировку разнообразных модных товаров, CEVA Logistics может значительно ускорить поток возвращенных товаров от клиента обратно на склад или в соответствующие каналы утилизации. Это сокращает время простоя на складах и минимизирует накопление неликвидных запасов.

Что касается маршрутов, создание этих передовых объектов в стратегических европейских точках, таких как Гревен, Германия, и Свебодзин, Польша, усиливает тенденцию к регионализации логистических хабов. Эти объекты становятся критически важными узлами для консолидации и эффективной обработки возвратов из обширной географической зоны, оптимизируя входящие транспортные маршруты для возвращенных товаров. Это может привести к более обтекаемой сетевой архитектуре для обратной логистики, потенциально уменьшая потребность в нескольких меньших, менее эффективных центрах ручной обработки.

Для мощности роботизированная система на базе ИИ значительно увеличивает пропускную способность для возвратов. Человеческие операторы часто ограничены скоростью и последовательностью, особенно при работе с огромным объемом и разнообразием возвратов электронной коммерции. Робототехника и ИИ предлагают масштабируемую мощность, позволяя поставщикам логистических услуг справляться с пиковыми периодами возвратов (например, после праздников) с большей эффективностью и меньшей зависимостью от временного персонала. Эта увеличенная мощность не только улучшает скорость обработки, но и высвобождает человеческие ресурсы для более сложных или высокодоходных задач на складе, оптимизируя общее использование рабочей силы.

В операционном плане это внедрение означает переход к сверхэффективному, основанному на данных управлению складом. Способность системы работать без обучения для каждого товара или фиксированных профилей SKU является переломным моментом для модной индустрии и производства одежды, где ассортимент продукции постоянно меняется. Эта гибкость сокращает время настройки и операционную сложность, делая систему адаптируемой к меняющимся запасам. Она повышает точность сортировки, уменьшает количество ошибок и предоставляет данные в реальном времени об объемах возвратов и состоянии товаров, которые могут быть использованы в системах управления запасами и прогнозирования спроса. Эта операционная эффективность приводит к более быстрому возвращению товаров в цикл продаж, сокращая потенциальные списания и улучшая общее состояние запасов.

Глобальное финансовое влияние

Финансовые и стоимостные последствия этой инновации значительны для различных заинтересованных сторон в цепочке поставок. Для грузоотправителей, таких как Zalando, основное преимущество заключается в значительном снижении общей стоимости возвратов. Более быстрая обработка означает, что возвращенные товары могут быть проверены, переупакованы и доступны для повторной продажи гораздо быстрее. Это ускоряет денежный поток, минимизирует обесценивание возвращенных товаров (особенно в быстро меняющихся категориях моды) и снижает потребность в дорогостоящем хранении необработанных товаров. Кроме того, более эффективный процесс возвратов способствует улучшению качества обслуживания клиентов, потенциально сокращая отток клиентов и повышая лояльность, что имеет долгосрочные преимущества для выручки. Возможность обрабатывать возвраты без обширного ручного вмешательства также снижает затраты на рабочую силу, связанные с этой исторически трудоемкой задачей.

Для перевозчиков и сторонних логистических провайдеров (3PL), таких как CEVA Logistics, эти инвестиции ставят их в авангарде логистических инноваций. Хотя существуют первоначальные капиталовложения в роботизированные и ИИ-системы, долгосрочные преимущества включают повышение операционной эффективности, снижение зависимости от рабочей силы и возможность предлагать клиентам премиальные, технологически ориентированные услуги. Это может привести к более высокой маржинальности по контрактам на обработку возвратов и привлечь новый бизнес от розничных продавцов электронной коммерции, сталкивающихся с собственными проблемами обратной логистики. Улучшенная точность и скорость обработки также снижают риск ошибок и связанных с ними затрат, таких как неправильные возвраты средств или ошибочно направленные запасы.

На уровне торговли в целом широкое внедрение таких автоматизированных систем возврата может иметь несколько волновых эффектов. Делая возвраты более простыми и экономически эффективными для розничных продавцов, это снижает один из значительных барьеров для входа и роста в электронной коммерции. Это может еще больше ускорить переход от традиционной розничной торговли к онлайн-покупкам, поскольку потребители становятся более уверенными в процессе возврата. Общий выигрыш в эффективности обратной логистики способствует созданию более устойчивой и экономически эффективной глобальной цепочки поставок, позволяя более эффективно распределять ресурсы и сокращать отходы. Это также устанавливает новый эталон операционного совершенства в логистике, побуждая конкурентов инвестировать в аналогичные технологии, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Как MGS может помочь ориентироваться в современной глобальной торговой среде

В условиях, все более формируемых автоматизацией и сложной логистикой, диспетчерская вышка для отслеживания поставок, такая как MGS, становится незаменимым инструментом для операторов. В то время как роботизированная система занимается внутренней обработкой, MGS обеспечивает критически важную сквозную видимость, которая связывает физическое перемещение товаров с операционной эффективностью автоматизированных хабов. Для возвратов MGS может отслеживать путь товара с момента создания этикетки возврата клиентом, через его транзит обратно на объект CEVA в Германии или Польше и до его прибытия на автоматизированную станцию обработки. Эта детальная видимость позволяет операторам:

• Прогнозировать входящие объемы: Отслеживая поток возвращаемых грузов, MGS предоставляет данные в реальном времени об ожидаемых входящих объемах, позволяя автоматизированной системе и ее человеческим руководителям заблаговременно корректировать мощности и распределение ресурсов. Это гарантирует оптимальное использование роботизированной системы и предотвращает узкие места еще до их возникновения.
• Оптимизировать прямую и обратную логистику: MGS может предложить целостное представление как об исходящих поставках, так и о входящих возвратах. Это позволяет операторам выявлять возможности для консолидации грузов или оптимизации маршрутов, сокращая транспортные расходы и воздействие на окружающую среду. Например, грузовик, доставляющий товары в регион, может быть запланирован для сбора возвратов на обратном рейсе.
• Мониторинг производительности и выявление аномалий: Интегрируясь с системами управления складом, MGS может сопоставлять прибытие возвращаемых грузов со временем их обработки в автоматизированной системе. Это позволяет осуществлять непрерывный мониторинг эффективности роботизированной системы и помогает выявлять любые отклонения или задержки, обеспечивая быстрое вмешательство. Если определенный тип возврата постоянно обрабатывается дольше, данные MGS могут выделить это, побуждая к дальнейшему расследованию автоматизированного рабочего процесса.
• Повышение точности инвентаризации: Точное знание того, когда ожидается прибытие возвращенных товаров и когда они обрабатываются автоматизированной системой, позволяет более точно планировать запасы. Это критически важно для электронной коммерции, где быстрое пополнение запасов возвращенных товаров может значительно повлиять на продажи и удовлетворенность клиентов. MGS обеспечивает основу данных для этой сверки запасов в реальном времени.

Анализ и улучшение спроса и предложения

История подчеркивает четкую динамику между растущим спросом на эффективные возвраты в электронной коммерции и появляющимися инновационными решениями со стороны предложения для его удовлетворения. Экспоненциальный рост онлайн-покупок создал беспрецедентный спрос на бесшовные, удобные для клиентов и экономически эффективные процессы возврата. Потребители теперь ожидают легких возвратов как стандартной части опыта онлайн-покупок, и розничные продавцы сталкиваются с огромным давлением, чтобы управлять этим обратным потоком, не снижая прибыльности. Этот спрос еще больше усложняется разнообразным характером продуктов, особенно в моде, где товары сильно различаются по размеру, материалу и состоянию.

Внедрение CEVA Logistics представляет собой значительное улучшение со стороны предложения. Роботизированная система на базе ИИ обеспечивает возможность обрабатывать большой объем разнообразных возвратов со скоростью и точностью, напрямую решая проблемы, вызванные высоким спросом. Ключевым рычагом улучшения здесь является способность системы обрабатывать товары без необходимости обучения для каждого товара или фиксированных профилей SKU. Эта гибкость имеет решающее значение для модной электронной коммерции, где каталоги продукции динамичны. Это означает, что система может адаптироваться к новым тенденциям и сезонным коллекциям без обширного перепрограммирования или ручной настройки, тем самым увеличивая эффективное предложение автоматизированных мощностей по обработке.

Конкретные рычаги улучшения включают: более быстрое возвращение возвращенных товаров в доступные запасы, сокращение упущенных возможностей продаж; оптимизированное распределение труда, переключение человеческих усилий с повторяющейся сортировки на более стратегические задачи; и расширенный сбор данных о причинах возврата и состоянии продукта, которые могут информировать разработку продукта и снижать будущие показатели возвратов. Это технологическое предложение напрямую поддерживает растущий спрос на устойчивые и эффективные операции электронной коммерции.

Устойчивость, ориентированная на рентабельность инвестиций

Инвестиции в робототехнику на базе ИИ для обработки возвратов можно рассматривать как стратегический шаг к созданию устойчивости с четкой рентабельностью инвестиций (ROI). Основное преимущество устойчивости проистекает из снижения зависимости от ручного труда для выполнения высокоповторяющихся и часто физически тяжелых задач. Это снижает риски, связанные с нехваткой рабочей силы, инфляцией заработной платы и операционными сбоями (например, пандемиями, забастовками), которые могут парализовать ручные операции по возврату. Автоматизируя процессы, CEVA Logistics обеспечивает постоянную пропускную способность обработки независимо от внешних колебаний рынка труда.

С точки зрения ROI, инвестиции защищают от нескольких количественно измеримых рисков:

• Стоимость отложенной перепродажи: Для модных товаров стоимость быстро обесценивается. Каждый день, когда товар лежит необработанным на складе, представляет собой потенциальную потерю дохода. Скорость автоматизированной системы снижает этот риск, позволяя быстрее пополнять запасы и перепродавать товары. Хотя конкретные цифры не приводятся, стоимость хранения запасов и упущенная выгода от отложенных продаж могут быть значительными, особенно для крупных розничных продавцов, таких как Zalando.
• Стоимость ошибок и неточностей: Ручная сортировка подвержена ошибкам, что приводит к неправильному учету запасов, ошибочно направленным товарам и проблемам с обслуживанием клиентов. Точность ИИ минимизирует эти ошибки, сокращая связанные с ними затраты на переделки, расследования и потенциальные компенсации клиентам. Инвестиции в автоматизацию напрямую снижают финансовое влияние человеческих ошибок.
• Стоимость проблем с масштабируемостью: В пиковые сезоны возвратов ручные операции часто с трудом масштабируются, что приводит к отставаниям, увеличению затрат на сверхурочную работу и недовольству клиентов. Роботизированная система обеспечивает масштабируемую мощность, защищая от финансовых штрафов за неэффективную обработку в пиковый сезон. Способность обрабатывать разнообразные товары без предварительного обучения еще больше повышает эту масштабируемость, поскольку новые линейки продуктов не требуют обширной перенастройки системы, экономя время и ресурсы.

По сути, инвестиции в эту технологию являются превентивной мерой для защиты от операционных уязвимостей и обеспечения стабильной, экономически эффективной работы в условиях непредсказуемых рыночных требований и динамики рабочей силы, принося ощутимую отдачу за счет повышения эффективности и снижения рисков.

Источник: DC Velocity — https://www.dcvelocity.com/material-handling/order-fulfillment-packing/robotic-picking-and-loading/ceva-logistics-deploys-robotic-automated-returns-handling-system