Statystyki branżowe są alarmujące – szacuje się, że znaczna część strat w sektorze logistycznym to wynik tzw. "shrinkage", czyli ubytków inwentarzowych. Co szokujące, duża część tych strat jest generowana przez kradzieże wewnętrzne, dokonywane przez pracowników lub przy ich cichym współudziale.
Newralgiczne punkty w magazynie
Kradzieże rzadko są dziełem przypadku. Zazwyczaj koncentrują się w miejscach o mniejszym nadzorze lub tam, gdzie przepływ towaru jest największy.
Strefy załadunku i rozładunku (Doki)
To tutaj towar najczęściej "znika". Typowy scenariusz to załadowanie "nadmiarowych" palet do ciężarówki znajomego kierowcy lub "przypadkowe" pozostawienie cennego towaru w strefie odpadów, skąd jest później odbierany.
Strefy kompletacji (Picking)
Pracownicy kompletujący zamówienia mają bezpośredni kontakt z towarem. Małe, wartościowe przedmioty (elektronika, kosmetyki) są łatwe do ukrycia w odzieży roboczej, jeśli nie ma odpowiednich procedur kontrolnych.
Jak AI pomaga walczyć z kradzieżami wewnętrznymi?
Wprowadzenie atmosfery "policyjnej" i ciągłe przeszukania pracowników drastycznie obniżają morale. Lepszym rozwiązaniem jest inteligentny, dyskretny nadzór technologiczny.
- Monitoring procesów, nie ludzi: Systemy SENTRY24 mogą być zintegrowane z systemami WMS (Warehouse Management System). Jeśli system wizyjny widzi, że paleta opuszcza dok, a w systemie WMS nie ma zlecenia wydania – alarm jest generowany automatycznie.
- Śledzenie ścieżek ruchu: Analiza AI potrafi wykryć nietypowe zachowania, np. pracownik wchodzący do strefy, do której nie ma uprawnień, lub spędzający w niej podejrzanie dużo czasu.
- Ochrona stref czystych: Automatyczne wykrywanie momentu wrzucania przedmiotów do koszy na śmieci lub stref "zwrotów", które często służą jako "skrytki" dla skradzionego towaru.
Transparentność to klucz
Wdrożenie jawnego, inteligentnego monitoringu działa prewencyjnie. Świadomość, że każda operacja jest rejestrowana i analizowana przez obiektywny system, skutecznie zniechęca do prób kradzieży, jednocześnie chroniąc uczciwych pracowników przed niesłusznymi oskarżeniami.