Tehisintellekt - kas AI kontrollib peagi laagrit?

Avaldatud: 10. veebruar 2018 / Uuendus: 9. september 2018 - Autor: Konrad Wolfenstein

Tehisintellekt logistikas ja intralogistika - @istockphot | Fonlamaiphoto

Tehisintellekt - kas AI kontrollib peagi laagrit?

Facebook plaanib AI isiksustega vestlusprogrammide kasutamist - AI algoritmid aitavad iidse Voynichi käsikirja dešifreerida - AI manipuleerib filmistseenid ja vahetavad nägusid.

Suur mõju tööturule

Bill Gates, Microsofti asutaja ja IT -teerajaja oma märgis, ennustavad järgmise 20 aasta AI revolutsiooni, mis tühistab tööturu täielikult. Seejärel saavad robotid või tarkvarasüsteemid üle võtta tegevusi, mida inimesed tänapäeval veel teevad. See ei viita mitte ainult taksode või veoautode juhtidele, mille saab lähitulevikus asendada autonoomsete sõidusüsteemidega. Professionaalsed valdkonnad nagu sekretärid, maksukonsultandid, juristid või isegi arstid ähvardavad korvajad registreerida. Praegu ei saa isegi teadlased ega IT -eksperdid ennustada tempot ja ulatust, milleni uus digitaalne revolutsioon meieni jõuab. Pole ime, et ebakindlus on prognoose silmas pidades suurepärane. Siiski on oluline võtta hirm tehisintellekti ees; Nende abiga paranevad ja sujuvad palju majanduslikke protsesse ja protsesse.

Logistikatööstus saab AI -st kasu

Kindel on see, et AI esimene suurem nähtav mõju mõjutab transpordilogistikat, kui esimesed veoautod kontrollivad maanteede kaudu ise jõhkrat. See ei tähenda, et autojuhid oleksid vananenud. Vastupidi, areng lubab erakordset võimalust, et teie töö on tulevikus mitmekesisem. Selle asemel, et juhtida kiirteed kiirusega 90 nagu varem, saate nüüd juhtimise ja AI juhtimise ajal haldustegevusi võtta. Tööstusele on ka üldine kasu, kuna AI algoritmid tagavad veoautode optimaalse kasutamise, vältides klientide jaoks tühje reise ja läbipaistvaid hindu. Unepausid vähenevad, mis viib kulude edasise vähendamiseni. Sel viisil saab öösel läbi viia rohkem reise, mis parandab liikluse voogu ja aitab vähendada koormust tugevalt kasutatavatest kordadest päevas. Täiustatud juhtimine toob kaasa tõsiasja, et tulevikus välditakse liiklusummikuid, lõpuks on kõik autojuhid kasu.

AI tagab laos ohutud prognoosid

Kuid AI ei mõjuta mitte ainult transpordilogistikat. Ka laos põhineb tehisintellekt teedrajavatel uuendustel. Siiani, isegi moodsates laagrites, kus on automatiseeritud pakkumissüsteemid , laosõsted ja süstikud, on vaatamata kogu tarkvara kasutamisele korraldatud suhteliselt kindlalt määratletud protsessid. Üha rohkem juhivad juhita transpordisüsteeme (FTS), mis kõverduvad nende koormustega iseseisvalt, kuid AI kasutamisel võiks kogu protsessiahela intralogiinikas revolutsiooniks muuta. e-kaubanduse ajendiks on kasvavate väljakutsete ületamiseks vaja üha paindlikumad ja kiiremad süsteemid. Siit saabus AI, kuna see analüüsib olemasolevate andmete masside põhjal protsesse ja otsib viise, kuidas protsesse saab optimaalselt korraldada.

Ohutud prognoosid ja tehisintellekti kavandamine - @istockphot | Fonlamaiphoto

AI funktsionaalne põhimõte

• Kogu teave ja praegused olekud on salvestatud AI andmebaasis
• Integreeritud filtritele pääseb äärmiselt kiiresti, et kujuteldamatuid koguseid reaalajas teavet
• Need liigitatakse vastavalt nende enda (programmeeritud) standarditele
• Teavet ei tunnustata ega analüüsita enam teie sisu põhjal, vaid teie mustrite põhjal
• Andmebaasi tõttu korraldab AI vastuseid ja otsustab toiminguid
• Mida rohkem uut andmevoogu, seda rohkem süsteem (sügav õppimine) "õpib")

Intralogistis on võimalikult täpselt esinemise tõenäosuste prognoos AI üks peamisi ülesandeid. Tellimiskäitumise analüüsi põhjal lõpetab AI -süsteem tulevasi ostusid, mis viib kiirema saatmisprotsessini. Selle tagajärg: sissetulevad klientide tellimused valitakse ja valmistatakse saatmiseks valmis enne tellimuse kviitungit. Amazon on katsetanud selle tehnika viimistlemist aastaid, mis on väga populaarne, eriti samal päeval kohaletoimetamise ajal, kui soovite kliendiga tellimusi õigel ajal. Samuti peaksid nõudluse tulevased kõikumised olema paremini etteaimatavad ja laosüsteemid tuleks vastavalt ette valmistada koguste kasvamiseks või languseks.

KI toetab ka ennustavat hooldust koos prognoosidega, mis on seotud ülejäänud tööea ja seadme osade optimaalsete hooldusaegade kohta, millel on positiivne mõju tootlikkusele laos. Sel moel saab remonti või vahetust juba varakult kavandada ja asetada nii, et te ei takistaks regulaarset ladustamis- ja pakkumisprotsesse. Selle, mis eelnevalt viis tervete süsteemide sulgemiseni päevakihis, saab tulevikus läbi viia täpse kindla aja jooksul, kus on vähe ladude aktiivsust.

Tulevikus annab AI -le süsteemid vähem programmeeritud, kuid selle asemel koolitatakse neid üha enam andmete ja nende käitumise õppimisel.

Igaüks, kes arvab, et inimesed pole laagris varsti midagi kaotanud, võib rahustada. Sest vaatamata kogu intelligentsusele tuleb süsteeme jälgida. Siiani pole veel nii, et salvestusruume saab näiteks täielikult automaatselt hallata, kuna robootika pole veel nii kaugel, kui haarata. Tõsiasja, et AI mängib ka intralogiinikas kujundavat rolli, võib siiski pidada ohutuks. Kriitiline küsimus on siis, kui ta on võimeline seda tegema. Bill Gates'i prognoosimine 20 aastat, arvestades kiiret tehnoloogilist arengut, tunduvad isegi pisut pikad.