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Mecalux:人工智能是物流转型的关键

2022-12-01 09:30 性质:原创 作者:倚歌 来源:AGV网
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人工智能(AI)是技术的现在和未来。但如何利用它来改善生产过程和供应链?人工智能开辟了无限多的场景供人们探索和发展,例如抓住新的商业机会以获得更多的增长、利润和可持续性的可能性。一个例...

人工智能(AI)是技术的现在和未来。但如何利用它来改善生产过程和供应链?人工智能开辟了无限多的场景供人们探索和发展,例如抓住新的商业机会以获得更多的增长、利润和可持续性的可能性。一个例子:将人工智能与数字孪生(过程、产品或服务的数字复制品)结合起来,根据客户要求进行定制生产。

人工智能是机器和计算机系统对人类智能的再现。其目的是创造能够像人一样行动的机器,这在几年前还是科幻小说,但现在正逐渐成为现实。

人工智能 "一词是由美国科学家约翰-麦卡锡在1956年提出的。然而,英国数学家阿兰-图灵以前曾提出过机器是否有一天能像人类一样思考的问题,特别是通过图灵测试。这是一个根据机器的反应与人类的相似程度和辨别能力来评估机器智力的测试。

人工智能在软件世界中的应用使其能够在不被特别编程的情况下改变其行为。要做到这一点,人工智能有深度神经网络(DNNs),可以分析复杂的信息,如视频、图像和数据集,根据收到的数据进行决定、检测和预测。

基于收集的数据、分析和观察,人工智能系统可以识别模式,做出预测,并在某些场景下无监督地运行。人工智能被应用于众多领域,如计算机视觉或自动语音识别。

谁知道创新是否会让新技术有感觉、理解和行动?计算机视觉、物联网 (IoT) 和机器学习的最新进展使机器能够处理和分析图像、声音和语音,从而做出决策和实施行动。

三个因素有利于人工智能的发展:

无限访问处理能力云一直是数据智能的引擎,这要归功于其灵活性、弹性和效率,无论是在存储空间、速度还是数据管理和控制的安全性方面。

大数据的兴起它不仅要存储大量信息,还要管理和利用这些信息。

GPU(Graphical Processing Unit,专用于图形处理的处理器)、FPCA(Field Programmable Gate Array,可编程门的网络)或TPU(Tensor Processing Unit,张量处理)等专门用于提高人工智能的工具的倍增单元)。它们是用于分析数据的更快、更高级的工具。

人工智能的前提之一是确保生产过程越来越高效

如何应用人工智能

人工智能在我们的日常生活和工作世界中的应用是一种日益增长的现象。市场研究和咨询领域的全球领导者 Gartner 对大约 200 名 IT 和商业专业人士进行的一项调查显示,自 COVID-19 大流行开始以来,24% 的受访组织增加了对 AI 的投资,42% 的组织保持不变.

Gartner 副总裁兼分析师 Frances Karamouzis 表示:“尽管存在危机,但企业对 AI 的投资有增无减。”该报告还补充说,79% 的受访者表示他们的组织正在探索或测试人工智能项目,而只有 21% 的受访者表示他们的人工智能计划正在生产中。

迄今为止,大多数公司都选择了自动化来支持他们的发展。然而,人工智能的最新进展表明,如果公司想从竞争对手中脱颖而出,就需要走得更远,更好地利用机器智能的潜力。

开始应用 AI 的最佳方式是制定战略计划,通过考虑以下步骤为业务增加价值:

选择应用领域 第一步是制定一份可以应用该技术的领域清单。为此,有必要在每个案例中确定一名专家,并验证是否存在有效的数据源,以及提供有关所取得进展的客观数据的绩效指标 (KPI)。例如,一家公司可以将 AI 应用于其生产现场,以改善其能源消耗或采取旨在预防事故的措施(从而减少维护工作)。

优先考虑应用领域  除了预见应用 AI 时可能遇到的困难(例如缺乏可操作的数据或无法实施改进)之外,还要估计已确定的每个案例的价值。在对现有流程进行增量改进之前,不应进行深度更改。然后根据场景对业务的重要性对场景进行排序。按照前面提到的同样的例子,公司可能会更青睐人工智能在维修领域的应用,因为它每年代表着非常高的经济项目。

组应用领域 建议根据提供它们的数据对范围进行分组,以便它们可以一起工作而不是孤立地工作。在之前的案例中,维护经理与控制系统经理合作收集数据,例如发生事故时的停机时间、工作环境的温度、生产的单位和振动等。

执行 应使用任何使用编程语言(例如 CRISP-DM)的项目部署方法。如果缺乏实施该技术的知识,最好与在该领域具有技术经验的合作伙伴一起实施。

评估 在测试数据集中确定旨在改进的 KPI 是否确实随着 AI 原型的应用而得到改进。在所解释的示例中,如果我们分析将机器的温度和振动与每次事件的停机时间相关联的 KPI 如何演变,我们就可以预测未来何时会发生故障,从而预防故障。

启动 成功评估解决方案后,必须以受控方式启动该解决方案,以验证测试期间获得的结果是否与现实相符。换句话说,验证系统是否正确适应从真实环境接收到的数据。

全面部署 这是一个完全启动系统以便能够进入下一个应用领域的问题。

人工智能有助于探索新的商业机会,以实现更大的增长、盈利能力和可持续性

人工智能在物流中的应用

人工智能在物流中的应用仍在开发中,但应在未来几年内充分发挥其潜力。尽管如此,某些做法已经在该行业中占据一席之地:

预测消费趋势 人工智能将大数据用于后勤目的:它将内部信息(例如销售历史)与从论坛、社交网络或其他互联网资源中提取的数据进行交叉。通过这种方式,系统能够对用户的消费意图做出假设,从而预测需求的行为。这使得建立预测性物流并避免库存短缺或剩余货物的存储成为可能。这是一种减少资源浪费的方法。

存储操作的自动化 人工智能在物流领域最伟大的例子之一是自动化仓库。它们结合了两个基本系统:应用于仓库的机器人技术和管理软件。它们共同提供整合了运输和存储运动以及运营管理的物流。随着时间的推移,这种共享工作会产生模式,这些模式会被不断分析。通过这种方式,人工智能有助于优化资源并在流量变化时纠正运动。

生成最有利可图的运输路线和路线  有了人工智能,物流运输协调就更容易了。一方面,WMS 对公司设施进行数字 X 射线检查,并记录发生的所有内部物流活动。因此,AI 处理这些数据并组织运动,既可以适应环境,也可以根据操作员在搬运机器的帮助下根据需要调整路线。另一方面,人工智能还管理运输车队,解释更新的交通信息并将其整合到本地系统中。有了这个,软件可以追踪不同货物的最方便的运输路线,并在发生事故时实时更正路线。

改进供应链中的信息控制  人工智能增强了供应链流程的自动化,为实时库存管理、即时供应订单的发布或精确的订单跟踪等打开了大门。同样,数据的整合和追溯系统的完善,也使得满足用户对知识的需求成为可能。例如,通过实施配备人工智能的聊天机器人,可以快速有效地解决在电子商务上购买的包裹在哪里的常见问题。

利用人工智能,可实时盘点、下达补货单、精准追踪订单

Mecalux 如何应用 AI?

Mecalux Software Solutions 致力于不同的应用领域,为 Easy WMS 增加更多价值,Easy WMS是一个在全球安装了 1,000 多个仓库的仓库管理系统。以下是 Mecalux 正在研究的一些要点:

改进电子商务仓库的拣选 电子商务仓库

的挑战之一是管理大量出货订单或订单,因此在拣货期间优化操作员的路线非常重要。

人工智能应用程序允许系统在每个订单上向每个操作员提供精确指示。系统可以通过基于历史的学习来做到这一点。这有助于实现最大效率,尤其是在拣货密集的仓库中,例如电子商务中的仓库。

优化订单准备的预测系统

Easy WMS 中集成的 AI 可用于根据历史数据分析预测准备新订单所需的时间。

预测系统的主要目标是根据订单类型和构成订单的要素预先估计分配给拣选的时间。

此外,与 Easy WMS 集成的仓库执行系统 (WES) 能够确定何时以及如何向操作员启动拣货订单,以便他们拥有常规的工作流程(订单流)。

标签和可追溯性控制

借助图像识别系统,人工智能可以帮助自动检测包装过程中的序列号。例如,它对于识别酒瓶原产地名称的序列号及其与包装纸箱的关联非常有用。

该系统识别带有印有原产地名称序列代码标签的物品,这些物品必须通过传送带才能装入纸箱。它还能识别传送带上的序列号,这样就可以知道特定瓶子存放在哪个盒子里。

人工智能在图像识别中的使用导致当前计算机系统(硬件)的硬件元素有了相当大的改进。

作为用户系统界面的通信系统

Mecalux 将集成一个模块,用于通过电子邮件、Skype 或 Telegram 等平台咨询仪表板和指标结果。该系统的优势在于,可以从世界上任何有互联网连接的地方即时访问仓库生产力数据,同时提供轻松的系统导航

Mecalux 开发人工智能

显然,人工智能是我们日常生活和物流的一部分。同样明显的是,技术是进一步改进所有供应链流程的盟友。为此,Mecalux 多年来一直在开发技术创新项目,并将其成果应用于改善仓库管理,最终目标是提高客户的竞争力和利润。

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