בינה מלאכותית – האם בקרוב בינה מלאכותית תשלוט במחסן?

פורסם בתאריך: 10 בפברואר, 2018 / עודכן בתאריך: 9 בספטמבר, 2018 – מחבר: Konrad Wolfenstein

בינה מלאכותית בלוגיסטיקה ואינטרלוגיסטיקה – @istockphot | PhonlamaiPhoto

בינה מלאכותית – האם בקרוב בינה מלאכותית תשלוט במחסן?

פייסבוק מתכננת להשתמש בצ'אטבוטים עם אישים של בינה מלאכותית – אלגוריתמי בינה מלאכותית עוזרים לפענח את כתב היד העתיק של ווייניץ' – בינה מלאכותית מתמרנת סצנות בסרט ומחליפה את פניהם של שחקנים כרצונה.

השפעה גדולה על שוק העבודה

ביל גייטס, מייסד מיקרוסופט וחזון ה-IT, צופה מהפכת בינה מלאכותית בתוך 20 השנים הקרובות שתשנה לחלוטין את שוק העבודה. משימות המבוצעות כיום על ידי בני אדם יוכלו לעבור לאחר מכן לרובוטים או מערכות תוכנה. זה לא חל רק על נהגי מוניות או משאיות, שבקרוב יוחלפו במערכות נהיגה אוטונומיות. מקצועות כמו עובדי משרד, יועצי מס, עורכי דין ואפילו רופאים מאוימים גם הם על ידי טלטלות אלו. נכון לעכשיו, אפילו חוקרים או מומחי IT לא יכולים לחזות את הקצב והיקפה של המהפכה הדיגיטלית החדשה הזו. אין פלא שחוסר הוודאות נרחב בהתחשב בתחזיות אלו. עם זאת, חשוב להפיג את חששותיהם של אנשים מפני בינה מלאכותית, שכן היא תסייע בשיפור וייעל של פעולות ותהליכים כלכליים רבים.

תעשיית הלוגיסטיקה יכולה להפיק תועלת רבה מבינה מלאכותית.

אין ספק שההשפעות העיקריות הנראות לעין הראשונות של בינה מלאכותית לוגיסטיקת התחבורה כאשר המשאיות האוטונומיות הראשונות ינועו בכבישים המהירים. אין זה אומר שנהגים יהפכו למיושן. להיפך, פיתוח זה מבטיח הזדמנות יוצאת דופן לעבודותיהם להיות מגוונות יותר בעתיד. במקום לנסוע במהירות של 90 קמ"ש בכבישים המהירים כבעבר, הם יכולים כעת לבצע משימות אדמיניסטרטיביות ולנטר את הבינה המלאכותית תוך כדי נהיגה. גם התעשייה כולה מרוויחה, שכן אלגוריתמי הבינה המלאכותית מבטיחים ניצול אופטימלי של משאיות, נמנעים מנסיעות ריקות ומספקים תמחור שקוף ללקוחות. הפסקות השינה מצטמצמות, מה שמוביל לחיסכון נוסף בעלויות. זה מאפשר ביצוע נסיעות רבות יותר בלילה, משפר את זרימת התנועה ומסייע בהקלה על העומס בשעות השיא ביום. הניהול המשופר יוביל למניעה טובה יותר של פקקי תנועה בעתיד, ובסופו של דבר יועיל לכל הנהגים.

בינה מלאכותית מבטיחה תחזיות אמינות במחסן.

אבל לא רק לוגיסטיקת התחבורה מושפעת מהבינה המלאכותית. חידושים פורצי דרך צצים גם בתחום האחסנה הודות לבינה מלאכותית. אפילו במחסנים מודרניים עם מערכות אחזור בתוכנה . בעוד שיש יותר ויותר מערכות הובלה ללא נהג (AGV) הפועלות באופן אוטונומי ומנווטות את המחסן באופן עצמאי עם המטענים שלהן, השימוש בבינה מלאכותית יכול לחולל מהפכה בכל שרשרת התהליכים התוך-לוגיסטיים. זה חיוני, מכיוון שמונע על ידי מגזר המסחר האלקטרוני הגדל ללא הרף , נדרשות מערכות גמישות ומהירות יותר ויותר כדי לעמוד באתגרים הגדלים. כאן נכנסת לתמונה בינה מלאכותית, שכן היא מנתחת את כמויות הנתונים העצומות הזמינים כדי לזהות דרכים לייעל את זרימות העבודה.

חיזוי ותכנון אמינים באמצעות בינה מלאכותית – @istockphot | PhonlamaiPhoto

עקרון הפעולה של בינה מלאכותית

• כל המידע והמצבים הנוכחיים נרשמים במסד הנתונים של הבינה המלאכותית.
• מסננים משולבים מספקים גישה מהירה במיוחד לכמויות בלתי נתפסות של מידע בזמן אמת.
• אלה מסווגים לפי קריטריונים (מתוכנתים) משלהם.
• מידע כבר לא מזוהה ומנותח על סמך תוכנו, אלא על סמך דפוסיו.
• בהתבסס על הנתונים, בינה מלאכותית מארגנת תגובות ומחליטה על פעולות.
• ככל שמוזנים יותר נתונים חדשים, כך המערכת "לומדת" יותר (למידה עמוקה).

בתחום האינטרלוגיסטיקה, חיזוי מדויק ככל האפשר של ההסתברות להתרחשותה יהיה אחת המשימות העיקריות של הבינה המלאכותית. על ידי ניתוח התנהגות הזמנות, מערכת הבינה המלאכותית מסיקה רכישות עתידיות, מה שמוביל לתהליכי משלוח מהירים יותר. כתוצאה מכך, הזמנות לקוחות נכנסות נבחרות ומוכנות למשלוח עוד לפני שהן מתקבלות. אמזון מתנסה בשיפור טכנולוגיה זו במשך שנים, והיא חשובה במיוחד בעידן המשלוח באותו היום, מכיוון שהיא מבטיחה שההזמנות יגיעו ללקוחות בזמן. המטרה היא גם לחזות טוב יותר תנודות עתידיות בביקוש ולהכין את מערכות המחסן בהתאם לנפחים הולכים וגדלים.

בינה מלאכותית תומכת גם בתחזוקה חזויה על ידי חיזוי אורך החיים הנותר וזמני תחזוקה אופטימליים עבור מכונות או רכיבי ציוד, דבר שישפיע לטובה על פרודוקטיביות המחסן. זה מאפשר תכנון מוקדם של תיקונים או החלפות ותזמון, כך שלא ישבשו תהליכי אחסון ואחזור רגילים. מה שבעבר דרש כיבוי מערכות שלמות במהלך משמרת היום, יכול כעת להתבצע בחריץ זמן מוגדר במדויק עם פעילות נמוכה במחסן.

בעתיד, בינה מלאכותית תוביל לכך שמערכות יתוכנתו פחות ובמקום זאת יאורגנו יותר כדי ללמוד בצורה מתמדת טוב יותר מהנתונים ומהתנהגותן.

כל מי שחושב שבני אדם יהיו בקרוב מיושנים לחלוטין במחסנים יכול להיות רגוע. למרות כל המודיעין, עדיין צריך לנטר את המערכות. אנחנו עדיין לא בנקודה שבה ניתן לנהל מתקני מחסן באופן אוטומטי לחלוטין, שכן הרובוטיקה, למשל, עדיין לא התקדמה מספיק בכל הנוגע לאחיזה. אף על פי כן, אפשר לומר בבטחה שבינה מלאכותית תמלא תפקיד מכריע בלוגיסטיקה התוך-גופית. השאלה המכרעת היא מתי היא תוכל לעשות זאת. בהתחשב בקצב המהיר של הפיתוח הטכנולוגי, 20 השנים שחזה ביל גייטס אפילו נראות קצת ארוכות.