Gap Inc. Acelera as operações do armazém com robótica, IA

Consumidores em todo o mundo conhecem a Gap Inc. por suas roupas atemporais que atraem muitas gerações. Depois de mais de 50 anos no mercado, a Gap Inc. também aprimorou seus sistemas de cadeia de suprimentos para processar milhões de itens a cada ano com eficiência máxima. Dada a sua escala, a empresa pesquisa e testa ativamente soluções inovadoras para se manter à frente da curva da tecnologia e da concorrência.

Em 2016, a Gap Inc. iniciou uma transição de longo alcance para uma nova rede de atendimento. O projeto de Otimização de Logística Cross-Channel foi projetado para posicioná-lo à frente de seus concorrentes, bem como se recuperar de um incêndio destrutivo em seu centro de distribuição no nordeste naquele verão.

Para cumprir as metas do programa, Kevin Kuntz, vice-presidente sênior de atendimento de logística global, estava procurando tecnologias inovadoras para adicionar às soluções de automação que a empresa já usava, como armazenamento automatizado e sistemas de recuperação. Além disso, como todos os grandes varejistas, a Gap Inc. continuava lutando contra o desafio de encontrar funcionários suficientes para apoiar suas operações durante os períodos de pico de vendas.

Kuntz ficou sabendo do SORT, uma tecnologia de separação dos Membros que usa inteligência artificial. SORT é um sistema robótico que emprega algoritmos de visão, apreensão e manipulação para selecionar e classificar mercadorias. Usando metodologias de IA para melhorar continuamente as capacidades do robô, o sistema avalia milhões de pontos de dados para calcular e executar uma estratégia de escolha ideal para cada tarefa em tempo real.

“Depois de ver a demonstração de trabalho do SORT, sentimos que essa tecnologia estava mais avançada do que outras soluções”, disse Kuntz.

Para começar a avaliar a tecnologia, Kuntz colocou um sistema piloto SORT no centro de distribuição da Gap Inc. em Gallatin, Tennessee, marcando a primeira vez que a empresa usou a tecnologia de IA em qualquer um de seus D.C.s.

Tal como acontece com muitos D.C.s, os Gap Inc. são construídos para atender aos picos de demanda. O auge da demanda chega durante a temporada de férias, com maior tráfego nas lojas e online durante a semana da Black Friday e da Cyber ​​Monday. Um D.C. típico tem estações de classificação manuais e trabalhosas que processam os pedidos dos clientes.

Cada DC abriga um cinto oval gigante conhecido como classificador de Bombaim, que pega milhares de unidades individuais e as envia para estações individuais. Chutes anexados ao classificador de Bombaim agem como afluentes, canalizando a mercadoria para fora da correia transportadora e para as estações de classificação.

Nas estações de classificação manual, a mercadoria é jogada em uma pilha e um funcionário pega cada peça e a escaneia com um leitor de código de barras. Uma luz correspondente na parede de segurança, uma grade vertical de cubículos, acende, sinalizando ao funcionário qual cubículo corresponde a essa ordem. A rotina é repetida continuamente à medida que a mercadoria é processada. Quando o último item em um pedido é escaneado, uma luz de cor diferente pisca naquele cubículo, sinalizando ao trabalhador que o cubículo está completo. Em seguida, o funcionário pega o conteúdo do cubículo e o passa para outra estação para ser embalado e despachado.

“A estação de classificação acionada por pessoa é muito manual”, diz Zach Gomez, diretor de operações para o sucesso do cliente na Kindred e principal ponto-a-pessoa de Kuntz na Kindred.

“O processo é monótono e, com o passar do tempo, a velocidade e a precisão do funcionário diminuem. É apenas a natureza humana. ”

Os processos de classificação automatizados apoiados pela Kindred SORT podem tornar aquele funcionário duas vezes mais produtivo, afirma Gomez. “As unidades SORT são essencialmente plug-and-play”, acrescenta.

Para começar, a Gap Inc. reconfigurou os chutes do classificador de Bombaim para enviar itens diretamente para o compartimento do sistema SORT. Em seguida, as câmeras do sistema olham para os itens na lixeira para compará-los com dezenas de milhares de imagens que já armazenou em sua memória. Usando IA, ele combina o que vê com as imagens existentes para reconhecer a mercadoria e identificar onde um item começa e o outro para.

Depois que as câmeras registram a localização de cada item, o braço robótico no meio do sistema circular pega um objeto usando a tecnologia Autograsp apropriada - uma combinação de beliscar, agarrar e aspirar. Conforme o braço robótico segura o item em sua garra, ele rapidamente o gira para expor qualquer área onde o código de barras poderia estar para uma das quatro câmeras dentro do sistema. Assim que uma das câmeras escaneia o item, o braço combina aquele item com a ordem apropriada e o coloca no cubículo correspondente.

Se o robô não for capaz de proteger o item, o sistema SORT notifica um "piloto robô" na sede da Família para solicitar ajuda. Remotamente, o piloto tem uma visão ao vivo da máquina e ajuda a guiar o braço robótico para fazer a escolha. Às vezes, um item acaba no compartimento SORT que não deveria estar lá - algo grande demais para caber no compartimento, por exemplo. Nesse caso, o piloto do robô notifica o operador no DC, que pode retirar o item da lixeira.

Usando o aprendizado de máquina, o SORT aprende com o tempo as formas dos itens e outros detalhes - como onde estão os códigos de barras - para se tornar mais rápido e eficiente na seleção e classificação. Após meses de operação na Gap Inc. D.C.s, o sistema SORT pode coletar 98% das mercadorias de forma autônoma e raramente requer intervenção dos pilotos robôs.

Apesar de seus recursos de aprendizado de máquina e IA, o SORT ainda depende da participação humana para a última etapa do processo de seleção. Depois que o braço robótico termina de adicionar itens a um pedido, ele aciona uma luz para notificar o operador de que está concluído. O operador retira o pedido concluído do cubículo e transfere os itens para a área de embalagem.

Um funcionário é designado a pelo menos dois sistemas SORT para supervisionar as operações. Um único funcionário pode embalar mais pedidos em uma estação robótica SORT porque o braço robótico está fazendo a maior parte do trabalho. Os trabalhadores que supervisionam várias estações de separação podem ser responsáveis ​​por duas a três vezes mais produtividade.

Funcionários da Gap Inc. D.C.s. desempenham um papel fundamental no sucesso da implementação da tecnologia. Eles são responsáveis ​​por gerenciar o equipamento SORT e garantir que todos os processos fluam sem problemas de ponto a ponto.

“Todos os nossos funcionários acham muito fácil interagir com as estações SORT e se sentem muito seguros trabalhando dentro e ao redor das máquinas”, diz Kuntz. “O treinamento é fácil e, na maior parte do tempo, podemos passar uma hora ou menos com nossos funcionários e fazer com que trabalhem com ritmo. Isso inclui aprender todo o processamento de exceções. O design e a simplicidade da máquina tornam muito fácil e rápido treinar novos contratados. ”

A Gap Inc. posteriormente adicionou a SORT às suas instalações em Fresno, CA e planeja instalar o sistema em seu centro de distribuição ao norte em Fishkill, NY até o final de 2019.

“A disposição dos Membros de melhorar todos os aspectos do sistema superou nossas expectativas”, diz Kuntz. “Eles aprimoraram as garras e os leitores para melhorar a precisão das máquinas. Vimos melhorias de velocidade impressionantes nos 18 meses desde que começamos a implementação, e a porcentagem de escolhas autônomas aumentou. ”

Zach Gomez é o diretor de sucesso do cliente da Kindred.