היטאצ'י מסתמך על בינה מלאכותית במחסן

פורסם בתאריך: 10 בספטמבר 2015 / עדכון מאת: 26 בנובמבר 2018 - מחבר: קונרד וולפנשטיין

קבוצת האלקטרוניקה היפנית הודיעה על פיתוח סחיר של תוכנה, איתה תהליכי החלטה -קבלת תהליכים במחסן כבר לא נפגעים על ידי בני אדם, אלא על ידי בינה מלאכותית. התוכנה החדשה למיטוב תהליכי עבודה במחסן מבוססת אפוא כולה על הנדסת מחשוב במקום על מנהלים ברמת ההחלטה האמצעית. ה- AI (בינה מלאכותית, בינה מלאכותית) בשם הטכנולוגיה מסוגלת ללמוד ויש לו את המשימה להמשיך בהתנהגות העובדים במחסן. זה אמור לנתח את הגישות שלהם בפתרון בעיות של צעדי עבודה, ובמקרה של אפקט גירוי אפקטיביות, העביר אותן כהוראה לשאר כוח העבודה. לדברי היטאצ'י, השימוש בטכנולוגיה החדשה לגידול בפריון של שמונה אחוזים בהשוואה למערכות ניהול מחסנים קונבנציונאליות הוא להוביל.

AI עובד כדלקמן:

ניתוח התהליכים וההמלצה לפעולה
למרות שלעתים קרובות הם פועלים במחוך נוקשה למדי של הוראות, עובדים במחסן בכונן שלהם תמיד מחפשים - אפילו את אפשרויות השיפור הקטנות ביותר עבור זרימת העבודה שלך. בחלקו כדי להאיץ אותו, בחלקו כדי להקל. AI אוסף מידע על כך ומעריך את היעילות של הגישות האישיות. פתרונות מבטיחים מאומצים אוטומטית ואז מועברים לכל העובדים ככלל חדש.

תגובה לשינויים לטווח הקצר---
מערכות תוכנה קונבנציונאליות גדולות לנתונים קטנים מנתחות על סמך זרם הביג-נתונים הרחב הנכנס. חוזה לגבי פיתוחים סטנדרטיים אפשריים. עם זאת, זה הופך להיות קשה יותר אם יש תשובות מתאימות לאירועים לטווח הקצר (למשל סערה, המשפיעה על המשאיות והיציאה או על הביקוש הגובר לפתע לבגדי גשם). כאן גישת ה- AI מעמיקה יותר, מכיוון שהתנהגותם של העובדים עם פונקציית המסנן החדשנית שלו יכולה לספק גם תשובות למצבים אלה שמתעוררים.

החלטה מהירה ללא השפעה אנושית
מבנה התוכנה האינטליגנטי מאפשר ל- AI לסנן ביעילות ולנתח מידע רלוונטי מזרם הנתונים הרחב ולנקוט בפעולה ללא משוב קודם עם המפקח האנושי; אמור: להנפיק הוראות לעובדים. מכיוון ש- AI לא צריך לתאם עם מקביל אנושי, המערכת יכולה להגיב הרבה יותר מהר וליישם את האמצעים הנדרשים מהר יותר.

לדברי היטאצ'י, Warehouse Logistics הוא רק תחום יישום ראשון עבור AI. בעתיד ניתן להשתמש ב"רובוט "החכם גם באזורים עסקיים כמו מימון, הובלה או ייצור.