היטאצ'י מסתמכת על בינה מלאכותית במחסן

פורסם בתאריך: 10 בספטמבר 2015 / עודכן בתאריך: 26 בנובמבר 2018 – מחבר: Konrad Wolfenstein

חברת האלקטרוניקה היפנית הכריזה על פיתוח תוכנה שתחליף את קבלת ההחלטות האנושית במחסנים בבינה מלאכותית (AI). תוכנה חדשה זו לייעול תהליכי עבודה במחסנים מסתמכת כולה על טכנולוגיית מחשוב, ולא על ניהול ביניים. הבינה המלאכותית היא טכנולוגיית למידה שנועדה לעקוב אחר התנהגותם של עובדי המחסן. היא מנתחת את גישותיהם לפתרון בעיות, ואם היא מדגימה השפעה משפרת יעילות, משתפת תובנות אלו עם שאר כוח העבודה. היטאצ'י צופה שהטכנולוגיה החדשה תוביל לעלייה של שמונה אחוזים בפריון בהשוואה למערכות ניהול מחסנים קונבנציונליות.

בינה מלאכותית פועלת כך:

ניתוח תהליכים והמלצות:
למרות שלעתים קרובות הם פועלים במסגרת הוראות נוקשה למדי, עובדי מחסן מחפשים כל הזמן ויזום, אפילו את הדרכים הקטנות ביותר, לשיפור תהליכי העבודה שלהם. זאת בין היתר כדי לזרז את העניינים, ובין היתר כדי לפשט אותם. בינה מלאכותית אוספת מידע על כך ומעריכה את היעילות של כל גישה. פתרונות מבטיחים מאומצים אוטומטית ולאחר מכן מופצים לכל העובדים ככללים חדשים.

תגובה לשינויים לטווח קצר – מנתונים גדולים לקטנים:
מערכות תוכנה קונבנציונליות מנתחות את הזרם הנכנס והרחב של נתוני ביג דאטה. זה מאפשר תחזיות לגבי מגמות סטנדרטיות. עם זאת, זה הופך להיות קשה יותר כשמדובר במתן תגובות מתאימות לאירועים לטווח קצר (למשל, מזג אוויר קשה המשפיע על הגעות ועזיבות משאיות, או העלייה הפתאומית בביקוש לציוד גשם כתוצאה ממזג אוויר גרוע). הגישה של בינה מלאכותית מעמיקה כאן, ומשתמשת בפונקציית הסינון החדשנית שלה כדי לנתח את התנהגות העובדים ולספק תשובות לאירועים אלה המתעוררים באופן סיטואטיבי.

קבלת החלטות מהירה ללא התערבות אנושית:
ארכיטקטורת התוכנה החכמה מאפשרת לבינה מלאכותית לסנן ולנתח ביעילות מידע רלוונטי מזרם הנתונים הרחב ולנקוט פעולה ללא משוב מוקדם ממנהל אנושי; במילים אחרות, להוציא הוראות לעובדים. מכיוון שבינה מלאכותית אינה צריכה לתאם עם עמית אנושי, המערכת יכולה להגיב הרבה יותר מהר וליישם את האמצעים הדרושים מהר יותר.

לדברי היטאצ'י, לוגיסטיקה של מחסנים היא רק תחום היישום הראשון של בינה מלאכותית. בעתיד, ה"רובוט" החכם יוכל לשמש גם בתחומים עסקיים כמו פיננסים, תחבורה או ייצור.