אמזון, זברה טכנולוגיות ואמב רובוטיקה: בינה מלאכותית ורובוטיקה משפרות את אחסנת האחסון באמצעות אוטומציה חכמה

Konrad Wolfenstein

לפני 11 חודשים

מחסנים אוטומטיים בספרד: מגמות מרכזיות עם בינה מלאכותית ו-IoT - ממחסנים גבוהים ועד רובוטים

אמזון, זברה טכנולוגיות ואמב רובוטיקה: בינה מלאכותית ורובוטיקה משפרות את אחסנת האחסון באמצעות אוטומציה חכמה – תמונה: Xpert.Digital

אוטומציה חכמה: עתיד הלוגיסטיקה מתחיל עכשיו

עתיד המחסנים: בינה מלאכותית ורובוטיקה כמניעים של יעילות

תעשיית הלוגיסטיקה עוברת שינוי עמוק. בינה מלאכותית (AI) ורובוטיקה מחוללות מהפכה בתחום האחסנה באמצעות אוטומציה חכמה שמגבירה את היעילות, מפחיתה עלויות ומשפרת את תנאי העבודה. חברות כמו אמזון, זברה טכנולוגיות ואמביה רובוטיקס מסתמכות על טכנולוגיות שונות אך משלימות כדי לייעל את תהליכי המחסן. אך התפתחויות אלו חורגות הרבה מעבר לחברות בודדות - הן חלק ממגמה עולמית שמשנה את כל שרשרת האספקה.

אמזון: אופטימיזציה של מחסן מבוססת בינה מלאכותית

אמזון מסתמכת על אלגוריתמים של בינה מלאכותית ורובוטיקה מתקדמת מזה שנים כדי להאיץ את זרימת הסחורות במרכזי הביצוע שלה ולמקסם את הפרודוקטיביות. פריצת דרך מרכזית היא אלגוריתם הליקוט במציאות רבודה, אשר מפחית את תנועת הרובוטים בעד 62%. התוצאה היא חיסכון שנתי של כ-500 מיליון דולר ומאפשר עיבוד הזמנות מהיר יותר.

אלמנטים מרכזיים של לוגיסטיקה המונעת על ידי בינה מלאכותית באמזון:

מכונות מיון המופעלות על ידי בינה מלאכותית: אלה מנתחות מלאי בזמן אמת, מזהות מוצרים מהר יותר ומפחיתות את שיעורי השגיאות, מה שמקצר משמעותית את זמני האספקה.
שימוש ברובוטים דמויי אדם: אמזון בוחנת כעת רובוטים דמויי אדם כמו "Digit", שיכולים להגיב בגמישות לשינויים במבנה המחסן ולקחת על עצמם משימות חוזרות ונשנות.
למידת מכונה לניהול מחסנים: באמצעות שימוש בבינה מלאכותית במקום סריקה ידנית, ניהול המלאי הופך מדויק ויעיל יותר. נתונים בזמן אמת מאפשרים התאמה דינמית של רמות המלאי לדרישות השוק הנוכחיות.

האסטרטגיה של אמזון מדגימה כי לוגיסטיקה המונעת על ידי בינה מלאכותית לא רק מגבירה את היעילות אלא גם מאפשרת דרך עבודה חדשה לחלוטין. בכך שהיא מאפשרת לבני אדם ומכונות לשתף פעולה, תהליכים הופכים למהירים, בטוחים וחסכוניים יותר.

זברה טכנולוגיות: פתרונות בינה מלאכותית מבוססי ענן לשקיפות רבה יותר

זברה טכנולוגיות נוקטת בגישה הוליסטית להפיכת תהליכי מחסן לשקופים ועמידים יותר באמצעות למידת מכונה ופתרונות מבוססי ענן. במיוחד בתקופות של משברים בשרשרת האספקה העולמית, הביקוש למערכות גמישות וגמישות גובר.

טכנולוגיות בשימוש:

ראיית מכונה ואנליטיקה ניבויית: זיהוי תמונה המונע על ידי בינה מלאכותית מנתח תהליכים בזמן אמת, ומאפשר ניהול מלאי אופטימלי. 94% ממקבלי ההחלטות מתכננים להשקיע בלמידת מכונה כדי להגביר את דיוק המלאי ולפרוס כוח אדם בצורה יעילה יותר.
רובוטים ניידים אוטונומיים (AMR) מבית Fetch Robotics: רובוטים אלו, בעלי נהיגה עצמית, הופכים את ליקוט ההזמנות לאוטומטי ומפחיתים את הצורך בפעולות הובלה ידניות, וחוסכים זמן ועלויות.
RFID ומערכות מעקב בזמן אמת: השילוב של טכנולוגיות חיישנים ופתרונות תוכנה חכמים משפר את יכולת המעקב אחר סחורות ומבטיח שקיפות רבה יותר במלאי.

באמצעות שימוש באנליטיקה מבוססת ענן, זברה טכנולוגיות יכולה להגיב בצורה גמישה לשינויים בשוק ולאפשר לחברות לייעל באופן יזום את ניהול המלאי שלהן.

אמבי רובוטיקס: ערימה מהפכנית עם אמביסטאק

חברת Ambi Robotics פיתחה את AmbiStack, פתרון חדשני לניוד משטחים המונע על ידי בינה מלאכותית, אשר מייעל את ערמת הפריטים. באמצעות למידת חיזוק Sim2Real, האריזות מסודרות בצורה חכמה - בדומה למשחק תלת-ממדי של טטריס.

יתרונות עיקריים של AmbiStack:

מערכות ראייה מבוססות בינה מלאכותית מנתחות את הגודל, הצורה והמיקום של חבילות כדי לנצל ביעילות את השטח הזמין.
שילוב גמיש בתצורות מחסן שונות וחיבור קל למערכות ניהול מחסן קיימות (WMS).
חיסכון בעלויות באמצעות ניצול אופטימלי של השטח, הפחתת עלויות הובלה והגברת האוטומציה.

הפתרון של Ambi Robotics מדגים כי בינה מלאכותית לא רק מאיצה זרימות עבודה, אלא גם מנצלת את קיבולת האחסון בצורה יעילה יותר ומשפרת את טביעת הרגל הסביבתית.

יתרונות משותפים ומגמות עתידיות

ההתקדמות בתחום מחסנים המונעים על ידי בינה מלאכותית אינה מוגבלת לחברות בודדות - היא חלק משינוי רחב יותר בתעשיית הלוגיסטיקה. מגמות מרכזיות כוללות:

1. שיתוף פעולה בין אדם לרובוט

מערכות בינה מלאכותית אינן נועדו להחליף עובדים, אלא לתמוך בהם. רובוטים משתלטים על משימות מונוטוניות או תובעניות פיזית, בעוד שאנשים יכולים להתרכז בניטור או בתיאום פעילויות. זה מוביל למקומות עבודה בטוחים יותר ולפרודוקטיביות מוגברת.

2. החלטות מבוססות נתונים

ניתוח נתונים בזמן אמת מאפשר תחזוקה חזויה והתאמות תהליכים דינמיות. חברות יכולות לבצע תחזיות ביקוש מדויקות יותר ולנהל טוב יותר את המלאי שלהן כדי למנוע עודף מלאי או מחסור.

3. גמישות וגמישות

פתרונות מבוססי ענן ומערכות רובוטיות מודולריות מאפשרות לחברות להסתגל במהירות לדרישות השוק. ניתן להרחיב או לשפץ מחסנים לפי הצורך מבלי לבצע השקעות גדולות בתשתיות חדשות.

4. קיימות באמצעות יעילות מוגברת

אחסנה אוטומטית תורמת להפחתת צריכת האנרגיה ופליטות ה-CO2. נתיבי הובלה אופטימליים וניצול יעיל יותר של השטח ממזערים את ההשפעה הסביבתית ומורידים את עלויות התפעול.

5. תכנון כוח אדם הנתמך על ידי בינה מלאכותית

אלגוריתמים חכמים מאפשרים לעובדים להיות מוצבים בדיוק במקומות בהם הם יוצרים את הערך המוסף הגדול ביותר. זה משפר את שביעות הרצון בעבודה ומפחית את זמני ההשבתה, ובמקביל ממקסם את היעילות.

עתיד המחסנים הוא חכם ואוטומטי

חידושים של חברות כמו אמזון, זברה טכנולוגיות ואמביה רובוטיקס מדגימים כי בינה מלאכותית ורובוטיקה משנים באופן מהותי את עולם האחסנה. זמני אספקה מהירים יותר, דיוק מוגבר וחיסכון בעלויות הם רק חלק מהיתרונות הנובעים משימוש במערכות אוטומציה חכמות.

אבל התפתחויות אלו חורגות מעבר לרווחי יעילות גרידא - הן גם יוצרות סוג חדש של שיתוף פעולה בין בני אדם למכונות. בעוד שרובוטים משתלטים על משימות חוזרות ונשנות, בני האדם שומרים על שליטה בהחלטות אסטרטגיות ובתהליכי ניטור.

עתיד האחסנה אינו רק אוטומטי, אלא גם גמיש, בר-קיימא ומחובר לרשתות חכמות. חברות שמשקיעות בטכנולוגיות אלו בשלב מוקדם יזכו ליתרון תחרותי מכריע בטווח הארוך.

שותף Xpert בתכנון ובנייה של מחסנים

בינה מלאכותית בלב הלוגיסטיקה: הכוח שמאחורי מחסנים גמישים ומאובטחים - ניתוח רקע

האבולוציה של מחסנים: בינה מלאכותית ורובוטיקה מעצבות את עתיד הלוגיסטיקה

לוגיסטיקה, עמוד השדרה של הסחר העולמי, עוברת טרנספורמציה עמוקה. בינה מלאכותית ורובוטיקה הן הכוחות המניעים מאחורי טרנספורמציה זו, החורגה הרבה מעבר לאוטומציה פשוטה. אוטומציה חכמה הופכת מחסנים לא רק ליעילים יותר, אלא גם גמישים, מאובטחים וחסכוניים יותר. חברות כמו אמזון, זברה טכנולוגיות ואמביה רובוטיקס נמצאות בחזית המהפכה הזו, וממנפות טכנולוגיות מגוונות אך משלימות כדי להכניס את האחסנה לעידן חדש. פיתוח זה אינו משמעותי רק עבור תאגידים גדולים, אלא בעל פוטנציאל לשנות את כל שרשרת האספקה, מהייצור ועד ללקוח הסופי.

אמזון: בינה מלאכותית כליבה של לוגיסטיקת המחסן

אמזון, ענקית המסחר האלקטרוני, הכירה בתפקידה של בינה מלאכותית במחסנים כבר מזמן וכעת משתמשת בה בקנה מידה עצום. החברה מפעילה רשת עצומה של מרכזים לוגיסטיים שבהם מועברים מיליוני פריטים מדי יום. האתגר של ניהול יעיל של כמויות אלו הוביל את אמזון לבצע השקעות נרחבות בבינה מלאכותית וברובוטיקה.

אחד ההישגים הבולטים ביותר הוא פיתוח אלגוריתמי ליקוט המונעים על ידי בינה מלאכותית. אלגוריתמים אלה, ובמיוחד אלגוריתם הליקוט המכונה מציאות רבודה, שינו באופן מהותי את האופן שבו רובוטים נעים במחסנים. במקום לנווט באופן אקראי במעברים, מערכות הבינה המלאכותית מנתחות את המסלול האופטימלי להגעה לפריטים, ומפחיתות את המרחק הנעים ב-62% מרשימים. שיפור יעילות זה מוביל לא רק לזמני ליקוט מהירים יותר, אלא גם לחיסכון משמעותי בעלויות. ההערכה היא שאמזון חוסכת כ-500 מיליון דולר בשנה באמצעות טכנולוגיה זו.

באמזון, בינה מלאכותית אינה מוגבלת לאופטימיזציה של מסלולים. מכונות מיון המופעלות על ידי בינה מלאכותית מזהות מלאי במהירות הבזק ומנתבות אותו אוטומטית למיקומים הנכונים. אוטומציה זו מפחיתה משמעותית את זמני העיבוד ומבטיחה שההזמנות יגיעו ללקוחות מהר יותר. יתר על כן, בינה מלאכותית יכולה לשפר את ניהול המחסן על ידי ניתוח נתונים בזמן אמת, ובכך לשמור על סקירה כללית של רמות המלאי ותנועות הפריטים. זה מאפשר תכנון פרואקטיבי ומפחית את הסיכון למחסור או עודף מלאי.

היבט מעניין נוסף הוא המחקר על רובוטים דמויי אדם כמו Digit. רובוטים אלה, בעלי צורות ויכולות דמויות אדם, עשויים לאפשר התאמה גמישה אף יותר לתצורות ומשימות שונות של מחסנים בעתיד. Digit ורובוטים דומים נבדקים כעת בפרויקטים פיילוט כדי להעריך את יכולתם לטפל באובייקטים מורכבים או יוצאי דופן. למרות שהאימוץ הנרחב שלהם עדיין בעתיד, הם מדגימים את הפוטנציאל לאוטומציה מתקדמת אף יותר.

אמזון מסתמכת במידה רבה גם על למידת מכונה כדי להחליף סריקה ידנית. איסוף נתונים אוטומטי מפחית טעויות אנוש ומגביר את היעילות. זה מאפשר ניהול מחסן מדויק ואמין יותר, אשר בתורו מהווה את הבסיס לשרשראות אספקה מהירות ויעילות יותר.

זברה טכנולוגיות: שקיפות וחוסן באמצעות בינה מלאכותית מבוססת ענן

זברה טכנולוגיות נוקטת בגישה מעט שונה, ומתמקדת במתן פתרונות המבוססים על ראיית מכונה ואנליטיקה ניבויית. טכנולוגיות אלו נועדו להפוך את תהליכי המחסן לשקופים ועמידים יותר. דגש מיוחד מושם על שילוב בינה מלאכותית בענן. זה מאפשר ניתוח בזמן אמת של נתונים ממיקומי מחסן שונים, ומספק תובנות מקיפות על התהליכים.

חשיבותה של למידת מכונה מודגשת על ידי מחקר שבו 94% ממקבלי ההחלטות הצהירו על כוונתם להשקיע בלמידת מכונה כדי לייעל את כוח העבודה שלהם ולשפר את דיוק המלאי. ממצא זה מראה כי השוק זיהה את ערכה של בינה מלאכותית בתחום המחסנים ומוכן להשקיע בטכנולוגיות אלו.

זברה מסתמכת בעיקר על רובוטים ניידים אוטונומיים (AMR) שפותחו על ידי Fetch Robotics. רובוטים אלה יכולים לנווט במחסנים באופן אוטונומי ולאסוף סחורות ללא צורך בהתערבות אנושית. אוטומציה זו מפחיתה תהליכי הובלה ידניים ומגבירה את הפרודוקטיביות. ה-AMR יכולים להסתגל באופן דינמי לסביבות משתנות ולמטב את מסלוליהם באופן עצמאי. זה מאפשר להשתמש בהם גם במחסנים מורכבים ודינמיים שבהם התנאים משתנים כל הזמן.

אלמנט מרכזי נוסף בפתרונות של זברה הוא השימוש בטכנולוגיות חיישנים כגון RFID (זיהוי תדרי רדיו) ומערכות מעקב בזמן אמת. טכנולוגיות אלו מאפשרות מעקב בזמן אמת אחר סחורות בתוך המחסן. זה משפר את המעקב ומפחית את הסיכון לאובדן או בלבול. זה חשוב במיוחד בשרשראות אספקה מורכבות הכוללות בעלי עניין רבים.

רובוטיקה של אמבי: ערימה מהפכנית עם למידת חיזוק Sim2Real

חברת Ambi Robotics נכנסת לתחום עם פתרון חדשני בשם AmbiStack, המתמקד באופטימיזציה של ערמת פריטים. פתרון משטחים זה, המופעל על ידי בינה מלאכותית, משתמש בטכנולוגיה מתקדמת המכונה Sim2Real Reinforcement Learning. כאן, הבינה המלאכותית לומדת בסימולציה וירטואלית ולאחר מכן מעבירה את מה שלמדה לעולם האמיתי.

מערכת AmbiStack משתמשת בראייה מבוססת בינה מלאכותית כדי לנתח את הגודל, הצורה והמיקום של חבילות על מנת לערום אותן בצורה אופטימלית. טכנולוגיה זו מזכירה את משחק הווידאו הקלאסי טטריס, שבו צורות גיאומטריות מסודרות כדי למזער בזבוז מקום. ערימה חכמה זו מנצלת טוב יותר את השטח הזמין במחסנים, מה שבתורו מגדיל את קיבולת האחסון.

יתרון נוסף של מערכת AmbiStack הוא הגמישות שלה. ניתן להתאים אותה לתצורות מחסן שונות ולשלב אותה בצורה חלקה במערכות ניהול מחסן (WMS) קיימות. גמישות זו חשובה במיוחד משום שדרישות הלוגיסטיקה של המחסן יכולות להשתנות באופן משמעותי בהתאם לתעשייה ולחברה.

ניצול יעיל יותר של החלל לא רק מפחית את עלויות האחסון אלא גם את עלויות ההובלה. מכיוון שניתן לערום יותר סחורות על משטח אחד, נדרשים פחות משטחים, וכתוצאה מכך פחות משלוחים. יתר על כן, AmbiStack מאפשרת אוטומציה של משימות חוזרות ונשנות שבוצעו בעבר על ידי בני אדם. אוטומציה זו משחררת את העובדים, ומאפשרת להם להתמקד במשימות תובעניות יותר.

יתרונות ומגמות משותפים: עתיד האחסנה

החידושים של אמזון, זברה טכנולוגיות ואמב רובוטיקס מדגימים כי בינה מלאכותית ורובוטיקה משנות באופן מהותי את עולם האחסנה. עם זאת, ישנם גם יתרונות ומגמות משותפים העולים מהתפתחויות אלו:

שיתוף פעולה בין אדם לרובוט: בניגוד לחששות שרובוטים יהרסו מקומות עבודה, מתברר שמערכות בינה מלאכותית משמשות בעיקר לתמיכה בעובדים. בינה מלאכותית משתלטת על משימות חוזרות ונשנות ותובעניות פיזית, בעוד שאנשים יכולים להתרכז בפעילויות מאתגרות ויצירתיות יותר. זה יוצר שיתוף פעולה בין אדם לרובוט המנצל בצורה אופטימלית את נקודות החוזק של שניהם.

החלטות מבוססות נתונים: ניתוח בזמן אמת הוא מרכיב מפתח במחסנים מודרניים. על ידי ניתוח נתונים, חברות יכולות להתאים את התהליכים שלהן באופן דינמי ולתכנן באופן יזום. זה מאפשר אופטימיזציה של רמות המלאי, הימנעות מצווארי בקבוק והפחתת עלויות. תחזוקה חזויה הופכת גם היא לחשובה יותר ויותר. מערכות בינה מלאכותית יכולות לזהות אנומליות במכונות ולתזמן תחזוקה לפני שמתרחשות תקלות. זה מפחית את זמן ההשבתה ומגביר את היעילות.

גמישות: פתרונות מבוססי ענן וטכנולוגיות רובוטיות מודולריות מאפשרות לחברות להתאים במהירות ובגמישות את קיבולות המחסן שלהן לדרישות השוק. זה חשוב במיוחד בעולם המשתנה במהירות שבו הביקוש למוצרים יכול להשתנות באופן משמעותי. חברות יכולות כעת להגדיל את קיבולות המחסן שלהן מבלי לבצע השקעות עצומות בבניינים או בציוד חדשים.

חידושים אלה מדגימים כי בינה מלאכותית ורובוטיקה אינן רק טרנדים לטווח קצר, אלא מהוות את הבסיס לאחסנה בת קיימא ויעילה. פעולות מחסנים מתפתחות יותר ויותר למרכזים מהירים, מדויקים וחסכוניים בשרשראות אספקה גלובליות. הן חיוניות להצלחת עסקים ולשביעות רצון לקוחות.

ההשפעה על שוק העבודה והחברה

לשימוש בבינה מלאכותית וברובוטיקה במחסנים יש לא רק השלכות כלכליות אלא גם חברתיות. חשוב להבין ולעצב את ההשלכות הללו על מנת למנף בצורה אופטימלית את יתרונות הטכנולוגיה ולמזער את השלכותיה השליליות.

היבט מרכזי הוא השינוי במקומות עבודה. אוטומציה מבטלת משימות ידניות מסוימות, ובמקביל יוצרת מקומות עבודה חדשים בתכנות, תחזוקה וניטור של מערכות בינה מלאכותית ורובוטים. דבר זה מחייב התאמה של מערכות חינוך והכשרה כדי להכין את העובדים לדרישות החדשות הללו. חיוני שהעובדים ירכשו את הכישורים הדרושים להם כדי להשתמש ולטפל בטכנולוגיות חדשות אלה.

יתר על כן, חשוב לדון בשאלות האתיות העולות משימוש בבינה מלאכותית. כיצד נוכל להבטיח שמערכות בינה מלאכותית יפעלו בצורה הוגנת ושקופה? כיצד יוגנו נתוני העובדים? יש לענות על שאלות אלו כדי לזכות באמון הציבור בטכנולוגיות חדשות אלה.

הגברת היעילות, הפחתת עלויות: כיצד בינה מלאכותית משנה את הלוגיסטיקה

פיתוח הבינה המלאכותית והרובוטיקה במחסנים עדיין בשלביו הראשונים. נראה חידושים והתקדמויות נוספים בשנים הקרובות. שילוב הבינה המלאכותית יחדור יותר ויותר לכל תחומי הלוגיסטיקה, ויוביל למערכות יעילות, גמישות ובנות קיימא אף יותר.

אנו יכולים לצפות שרובוטים יהפכו לחכמים, גמישים ואוטונומיים יותר. הם יוכלו להתמודד עם משימות מורכבות אף יותר ולהסתגל טוב יותר לסביבות משתנות. שיתוף הפעולה בין אדם לרובוט ימשיך לגדול, מה שיוביל לצורות חדשות של שיתוף פעולה.

ניתוח נתונים הופך גם הוא לחשוב יותר ויותר. על ידי ניתוח כמויות גדולות של נתונים, חברות יוכלו לבצע תחזיות מדויקות אף יותר ולמטב את התהליכים שלהן עוד יותר. זה יוביל לעלייה נוספת ביעילות ולהפחתת עלויות.

יתר על כן, קיימות תשחק תפקיד חשוב יותר ויותר. חברות ישאפו יותר ויותר להפוך את התהליכים שלהן לידידותיים יותר לסביבה ולהפחית את טביעת הרגל הפחמנית שלהן. בינה מלאכותית ורובוטיקה יכולות לסייע בחיסכון באנרגיה, בהפחתת פסולת ובאופן אופטימיזציה של נתיבי תחבורה.

בסך הכל, עתיד האחסנה מעוצב על ידי בינה מלאכותית ורובוטיקה. לטכנולוגיות אלו יש פוטנציאל לשנות באופן מהותי את הלוגיסטיקה ולתרום לעולם יעיל, גמיש ובר-קיימא יותר. באחריותנו לעצב את הטכנולוגיות הללו באחריות ולנצל את יתרונותיהן בצורה הטובה ביותר.