Magatzem i distribució
Buits de prestatgeria, palets a la platja, ordre de passadís i estoc a la vista.
Ruby Neural
On és la mercaderia i quant triga a moure's.
Ruby Neural mira el magatzem i el moll: buits a la prestatgeria, temps de càrrega, carretons i mercaderia a granel.
El sistema diu una cosa i la prestatgeria en diu una altra.
El magatzem té un sistema que sap el que hi hauria d'haver. El que hi ha de debò se sap baixant a mirar, i per això es fa inventari dos cops l'any i no dos cops al dia.
Amb el moll passa el mateix. Se sap quins camions han vingut, però no quanta estona va estar parat cadascun, quin es va encallar ni per què. La dada existeix al cap del cap de moll, i només fins dijous.
I tot això són hores: de camió esperant, de buit que ningú no reposa i de carretó donant voltes.
Mirar és més ràpid que baixar a comptar.
La càmera del passadís veu la prestatgeria sencera. Es marca sobre la imatge quines posicions cal vigilar i a partir d'aquí se sap quines són buides i des de quan.
Al moll es mesura el temps de cada operació: quan arriba el camió, quan comença a descarregar, quan acaba i quan marxa. Quatre moments que converteixen una sensació en una sèrie que es pot comparar entre setmanes.
Res d'això no exigeix tocar el sistema de gestió: se li envia la dada quan ja hi és.
Què entén.
- Buits a la prestatgeria i posicions buides, amb el temps que porten així.
- Temps de moll: arribada, inici, fi i sortida de cada operació.
- Palets i embalums: quants n'hi ha, quants n'entren i quants en surten.
- Carretons i toros: per on van, on paren i en quines zones entren.
- Càrrega insegura, mal fleixada o mal apilada.
- Nivell de material a granel en tremuges i munts.
Lo que Ruby Neural entiende
4 detecciones grabadas.
Logística, carga y almacén.
Ruby
Ruby
Ruby
Ruby
Cada una es una grabación del sistema funcionando. Pasa el ratón por encima —o tabula hasta ella— para verla en movimiento.
On es fa servir.
Molls de càrrega
Temps d'operació per camió, embussos i maniobra a la dàrsena.
Aeroport: equipatge
Cintes, acumulacions, embalums caiguts i traçabilitat de flux.
Granels
Nivell de munt, ompliment de tremuja i càrrega de camió.
Casos grabados
Funcionando, en sitios de verdad.
Gestión inteligente de estanterías en almacén con Infinity Neural
Ruby Neural: Revolucionando la seguridad y eficiencia en muelles de carga
Ruby Neural: Revolucionando el almacenaje inteligente de materiales a granel .
El que no fa.
No llegeix el que posa a la caixa. No substitueix el codi de barres ni l'RFID: sap que hi ha un palet i on és, no quina referència porta a dins.
El que fa és cobrir el buit entre dues lectures de codi, que és on es perd gairebé tot el temps.
Què cal.
- La prestatgeria o la dàrsena senceres a l'enquadrament, sense columnes tapant posicions.
- Alçada suficient per veure el buit i no només el front del palet.
- Si cal distingir la referència, amb això no n'hi ha prou: cal el codi o l'RFID.
Cadascuna, per dins.
El de dalt, desenvolupat: què es veu, amb quina càmera i què no dona.
Començar
És aquesta la família que necessites?
Si el que vols entendre s'assembla al de dalt, envia'ns una imatge de la teva càmera i et diem què se'n pot treure. Si no es pot, també t'ho diem.