Как искусственный интеллект может преобразовать управление складом?

Как искусственный интеллект может преобразовать управление складом?

Автоматизация
ИИ покинул фантастические фильмы и обратился к реальной жизни – от наших домов, транспорта и мобильных устройств до революционных разработок в сфере бизнеса и четвертой промышленной революции. Искусственный интеллект и машинное обучение стремительно революционизируют все в промышленности, включая управление складами и логистику цепочки поставок.

Интеллектуальный склад сочетает в себе различные взаимосвязанные технологии, образуя экосистему, в которой весь бизнес, от поставки до доставки, управляется ИИ. Товары поступают на склад, идентифицируются и сортируются, обрабатываются, упаковываются и доставляются для отправки, и все это в автоматическом режиме и с минимальным запасом ошибок. Управление складами станет более гибким, с более быстрым реагированием на логистические потребности материальных предметов и персонала, и более масштабируемым с точки зрения поиска новых решений для увеличения объема и потока продукции.

Полностью автоматизированное складирование еще не достигнуто, но вот некоторые из способов, которыми ИИ преобразует управление складом:

1. Общение.
Автоматизированные системы, использующие алгоритмы ИИ и машинного обучения, могут взаимодействовать с экспоненциально большей скоростью, чем люди. Многие операции со складами уже автоматизированы, но внедрение устройств с поддержкой IoT в эти процессы значительно повысит их скорость и точность. Беспроводная передача данных с помощью IO Link и Fieldbus означает, что все элементы системы могут общаться друг с другом с помощью диалога, который включает в себя мониторинг и управление системой. Процессы глубокого обучения позволяют машинам проводить постоянный анализ потоков данных, создаваемых этими компонентами, что позволяет им вносить коррективы и улучшения в режиме реального времени в интегрированную систему управления складом.

2. Складская логистика.
Другой способ, которым ИИ преобразует управление складом, – это оптимизация логистики, то есть подсчет количества поддонов или упаковок, которые необходимо переместить в любой день, и сколько оборудования требуется для обработки этого перемещения. В то время как в этом расчете ранее использовались такие переменные, как уровень квалификации оператора и SKU (единица учета запасов), алгоритмы машинного обучения позволяют детально прогнозировать движение запаса и управлять им для точной настройки обработки материала. Таким образом, ошибки оператора и время обработки могут быть уменьшены с соответствующим увеличением общей эффективности и производительности.

3. Производительность.
ИИ будет и дальше трансформировать управление складом, повышая производительность процессов комплектования и упаковки, а машинное обучение позволит менеджерам использовать эффективность наиболее продуктивных сборщиков для разработки полностью интегрированного системно-ориентированного решения. Программные продукты для слотов уже предоставляют интерфейс, который включает в себя правила работы, которые должны быть реализованы на интеллектуальном складе, предлагая рекомендованную стратегию SKU, основанную на истории продаж и прогнозах. В то время как люди все еще используют личные знания, и опыт для корректировки стратегии распределения времени, это все больше будет постепенно сокращаться в пользу алгоритмов машинного обучения.

4. Инвентаризация.
ИИ также преобразит управление складом, высвободив деньги, ранее потраченные на управление запасами, для других возможностей роста бизнеса. RFID (радиочастотная идентификация) заменяет бумагу и сканеры штрих-кодов для организации и контроля запасов, отслеживания продуктов с помощью цифровых меток и обеспечения более точного контроля запасов. Поскольку система использует радиоволны для передачи данных, сканеры RFID не нуждаются в прямом контроле прямой видимости, а просто направлены в общем направлении продукта, чтобы идентифицировать его и направить его движение на складе. Этот аспект интеллектуального склада также может быть связан с центральным процессором искусственного интеллекта, регулируя скорость и объем обработки заказов для увеличения общей производительности.

5. Роботы.
Алгоритмы машинного обучения могут помочь роботам выбрать наиболее эффективные маршруты комплектации и распределения и определить оптимальный тип упаковки на основе размера, количества, веса и типа продукта. Некоторые машины теперь могут даже упаковать продукты, используя ИИ для оптимизации пространства и материалов.

6. Заработная плата.
Возможно, наиболее спорным способом, которым ИИ преобразует управление складами, является сокращение расходов на заработную плату, хотя первоначально это может быть компенсировано необходимыми технологическими инвестициями. На текущем этапе разработки помощь роботов влияет на существующие операции только в качестве помощи для повышения производительности, но ИИ может, и будет продолжать улучшать возможности обработки машин, при этом к 2030 году 30% рабочих мест на складах станут полностью автоматизированными. Крупные предприятия электронной коммерции предполагают, что повышение их автоматизации создаст рабочие места за счет расширения общего масштаба их деловой активности.


Подписаться на наш блог, можно с помощью кнопочки "Подписаться".

Оставить заявку на разработку, можно тут.

Наш тг канал тут.

Категория: Автоматизация


  Подписаться на рассылку!

Комментарии

    Ничего не найдено.
Отменить ответ.