Tehisintellekt - kas AI kontrollib peagi laagrit?

Avaldatud: 10. veebruar 2018 / Uuendatud: 9. september 2018 – Autor: Konrad Wolfenstein

Tehisintellekt logistikas ja intralogistikas – @istockphot | PhonlamaiPhoto

Tehisintellekt - kas AI kontrollib peagi laagrit?

Facebook plaanib kasutada vestlusroboteid tehisintellektiga isiksustega – tehisintellekti algoritmid aitavad dešifreerida iidset Voynichi käsikirja – tehisintellekt manipuleerib filmistseenidega ja vahetab näitlejate nägusid oma äranägemise järgi

Suur mõju tööturule

Microsofti asutaja ja IT-visionäär Bill Gates ennustab järgmise 20 aasta jooksul tehisintellekti revolutsiooni, mis muudab täielikult tööturgu. Praegu inimeste täidetavad ülesanded võivad seejärel üle võtta robotid või tarkvarasüsteemid. See ei kehti ainult takso- või veoautojuhtide kohta, keda võidakse peagi asendada autonoomsete sõidusüsteemidega. Need murrangud ohustavad ka selliseid elukutseid nagu kontoritöötajad, maksunõustajad, juristid ja isegi arstid. Praegu ei suuda isegi teadlased ega IT-eksperdid ennustada selle uue digitaalse revolutsiooni tempot ja ulatust. Pole ime, et nende ennustuste tõttu on ebakindlus laialt levinud. Siiski on oluline leevendada inimeste hirme tehisintellekti ees, kuna see aitab parandada ja sujuvamaks muuta paljusid majandustoiminguid ja -protsesse.

Logistikatööstus saab tehisintellektist suurt kasu

On kindel, et tehisintellekti esimesed suuremad nähtavad mõjud transpordilogistikale siis, kui esimesed isejuhtivad veoautod maanteedel liiklema hakkavad. See ei tähenda, et juhid iganenuks muutuvad. Vastupidi, see areng tõotab erakordset võimalust nende töö mitmekesisemaks muutumiseks tulevikus. Selle asemel, et sõita maanteedel kiirusega 90 km/h nagu varem, saavad nad nüüd sõidu ajal täita haldusülesandeid ja jälgida tehisintellekti. Sellest saab kasu ka kogu tööstusharu, kuna tehisintellekti algoritmid tagavad veoautode optimaalse kasutamise, väldivad tühisõite ja pakuvad klientidele läbipaistvat hinnakujundust. Unepausid vähenevad, mis toob kaasa edasist kulude kokkuhoidu. See võimaldab teha rohkem reise öösel, parandades liiklusvoogu ja aidates leevendada koormust päevasel tipptunnil. Parem juhtimine aitab tulevikus paremini ennetada liiklusummikuid, millest saavad kasu kõik juhid.

Tehisintellekt tagab laos usaldusväärsed prognoosid

Kuid tehisintellekt ei mõjuta ainult transpordilogistikat. Tänu tehisintellektile tekivad murrangulised uuendused ka laonduses. Isegi tänapäevastes automatiseeritud väljastussüsteemide tarkvara . Kuigi üha rohkem on autonoomselt töötavaid juhita transpordisüsteeme (AGV-sid), mis navigeerivad laos iseseisvalt oma koormatega, võib tehisintellekti kasutamine muuta kogu intralogistika protsessiahelat revolutsiooniliselt. See on oluline, sest pidevalt kasvava e-kaubanduse sektori tõttu on kasvavate väljakutsetega toimetulekuks vaja üha paindlikumaid ja kiiremaid süsteeme. Siin tulebki mängu tehisintellekt, mis analüüsib tohutul hulgal olemasolevaid andmeid, et leida viise töövoogude optimeerimiseks.

Usaldusväärne prognoosimine ja planeerimine tehisintellekti abil – @istockphot | PhonlamaiPhoto

Tehisintellekti tööpõhimõte

• Kogu teave ja hetkeseisud salvestatakse tehisintellekti andmebaasi
• Integreeritud filtrid pakuvad ülikiiret juurdepääsu kujuteldamatutele hulgale reaalajas teabele
• Need liigitatakse vastavalt nende endi (programmeeritud) kriteeriumidele
• Informatsiooni ei tunta ära ega analüüsita enam selle sisu, vaid mustrite põhjal
• Andmete põhjal korraldab tehisintellekt vastuseid ja otsustab tegevuste üle
• Mida rohkem uusi andmeid sisestatakse, seda rohkem süsteem "õpib" (süvaõpe)

Intralogistikas on tehisintellekti üks peamisi ülesandeid võimalikult täpne esinemise tõenäosuse ennustamine. Tellimuste käitumist analüüsides järeldab tehisintellekti süsteem tulevasi oste, mis kiirendab saatmisprotsesse. Selle tulemusel komplekteeritakse sissetulevad klientide tellimused ja valmistatakse need ette saatmiseks juba enne nende kättesaamist. Amazon on selle tehnoloogia täiustamisega aastaid katsetanud ja see on eriti oluline samal päeval kohaletoimetamise ajastul, kuna see tagab tellimuste õigeaegse jõudmise klientideni. Eesmärk on ka paremini ennustada tulevasi nõudluse kõikumisi ja valmistada laosüsteeme vastavalt ette mahtude suurenemiseks või vähenemiseks.

Tehisintellekt toetab ka ennustavat hooldust, prognoosides masinate või seadmete komponentide järelejäänud eluiga ja optimaalseid hooldusaegu, millel on positiivne mõju lao tootlikkusele. See võimaldab remonti või asendusi varakult planeerida ja ajastada nii, et need ei häiriks tavapäraseid ladustamis- ja väljastusprotsesse. See, mis varem nõudis tervete süsteemide seiskamist päevase vahetuse ajal, saab nüüd teha täpselt määratletud ajapilus, kus lao aktiivsus on madal.

Tulevikus viib tehisintellekt selleni, et süsteeme programmeeritakse vähem ja koolitatakse rohkem, et nad andmetest ja oma käitumisest pidevalt paremini õpiksid.

Igaüks, kes arvab, et inimesed on ladudes peagi täiesti iganenud, võib rahulik olla. Vaatamata kogu intelligentsusele tuleb süsteeme siiski jälgida. Me pole veel jõudnud punkti, kus laohooneid saab hallata täisautomaatselt, kuna näiteks robootika pole haaramisvõime osas veel piisavalt arenenud. Sellegipoolest võib julgelt öelda, et tehisintellektil on intralogistikas määrav roll. Oluline küsimus on, millal see on võimeline seda tegema. Arvestades tehnoloogia kiiret arengut, tunduvad Bill Gatesi ennustatud 20 aastat isegi pisut pikad.