機動的な在庫管理
GreyMatterは全在庫を可視化するためすべての在庫品を「アクティブ」、すなわちいつでもどのチャネルでもオーダーフルフィルメントの準備ができている状態にします。「保管中」という在庫ステータスを許容せず、在庫の動きを予測・最適化して、注文の流れ、商品の需要、到着期限、利益性分析、サービス品質保証(SLA)、顧客価値、顧客満足度に基づき、ロボットのオーケストレーションを行って在庫を準備・移動させます。
ウェーブレス・ストリーミング処理
店舗フロアへの納入の流れをリアルタイムに調整し、ウェーブ (バッチ処理)でのユーザー注文を妨げることなくオンデマンドを実行できるよう柔軟なオーダーフルフィルメントの判断が可能です。
大規模なロボットのオーケストレーション
リアルタイムデータを投入することで移動ルートやペースを最適化し、混雑を回避するために数百台のRangerロボットの同時利用を可能にします。Rangerロボットは、非稼働時間を使って自動的に充電ステーションに移動・充電し、稼働時間を最大化します。
注文を集約
Ranger GTPは、注文の優先度に応じて、物流センター内の在庫品にアクセスし、該当の品が積まれた稼働式ラックごとピッキング/パッキングステーションに送ります。これによりスループットを向上し、作業員による手動の品出しは不要になります。
N-Deepテクノロジーによる在庫アクセス
人間と違ってRangerロボットは、エレベーター式の多層構造のラックなどの通路のない狭い在庫スペースにもアクセスが可能で、在庫許容量を最大化し、既存施設を最適化します。ラックを横に移動するロボットや、目的の品を取ってピッキング/パッキングステーションに送るロボットなど、複数のRangerを連携させて品出しを行います。
収益・コストをリアルタイムに認識
Rangerロボットの動きは、各注文の納期が守れるか否かの判断のリスクとメリットを、GreyMatterが常に動的に計算しながら指示しています。
ロボットやラックの移動ペースを動的に調整
作業員ごとに作業スピードが異なるため、各ピッキング/パッキングステーションごとに注文の進捗にばらつきがあります。
GreyMatterは、それぞれの注文の進捗をリアルタイムに確認し、空いているステーションへ在庫ラックを送るようにRanger GTPに命令し、ロボットと作業員の待機時間を減らします。