Mesterséges intelligencia – Hamarosan a mesterséges intelligencia is irányítani fogja a raktárt?
Közzétéve: 2018. február 10. / Frissítés: 2018. szeptember 9. - Szerző: Konrad Wolfenstein
Mesterséges intelligencia – Hamarosan a mesterséges intelligencia is irányítani fogja a raktárt?
A Facebook chatbotok használatát tervezi mesterséges intelligencia-személyiségekkel – AI algoritmusok segítenek megfejteni az ősi Voynich-kéziratot – A mesterséges intelligencia tetszés szerint manipulálja a filmes jeleneteket, és felcseréli a színészek arcát
Jelentős hatás a munkaerőpiacra
Bill Gates, a Microsoft alapítója és úttörője az elkövetkező 20 évben mesterséges intelligencia forradalmat jósolt, amely teljesen forradalmasítja a munkaerőpiacot. Azokat a tevékenységeket, amelyeket ma is végeznek az emberek, ezután átvehetik a robotok vagy a szoftverrendszerek. Ez nem csak a taxis- vagy teherautó-sofőrökre vonatkozik, akiket a közeljövőben felválthatnak az autonóm vezetési rendszerek. Az olyan szakmai területeket, mint a hivatalnokok, adótanácsadók, ügyvédek és még az orvosok is ki vannak téve annak a veszélynek, hogy érintik a felfordulás. Jelenleg még a kutatók vagy informatikai szakemberek sem tudják megjósolni, hogy az új digitális forradalom milyen sebességgel és milyen mértékben ér el bennünket. Nem csoda, hogy az előrejelzések alapján nagy a bizonytalanság. Fontos azonban eloszlatni az emberek mesterséges intelligenciától való félelmét; Segítségükkel számos gazdasági eljárást és folyamatot javítanak, ésszerűsítenek.
A logisztikai ágazat nagy hasznot húzhat az AI-ból
Az biztos, hogy a mesterséges intelligencia első jelentősebb látható hatásai a szállítási logisztikára , amikor az első önvezető teherautók az autópályákon kormányozzák magukat. Ez nem jelenti azt, hogy az illesztőprogramok elavultak. Éppen ellenkezőleg, a fejlesztés rendkívüli lehetőséget ígér arra, hogy a jövőben sokrétűbbé váljanak a munkáik. Ahelyett, hogy 90 km/órás sebességgel haladnának az autópályákon, most már adminisztratív feladatokat is elvállalhatnak, és vezetés közben irányíthatják az AI-t. Az iparág egésze is előnyös, mert az AI-algoritmusok biztosítják a teherautó optimális kihasználását, az üresjáratok elkerülését és az átlátható árakat az ügyfelek számára. Az alvási szünetek csökkennek, ami további költségcsökkentéshez vezet. Ez azt jelenti, hogy több utazást lehet megtenni éjszaka, javítva a forgalom áramlását és csökkentve a napi forgalmas időszakokból eredő terhelést. A továbbfejlesztett menedzsment azt jelenti, hogy a jövőben jobban el lehet kerülni a forgalmi dugókat, ami végső soron minden járművezető számára előnyös.
Az AI megbízható előrejelzéseket biztosít a raktárban
De nem csak a szállítási logisztikát érinti az AI. Úttörő innovációk jelennek meg a mesterséges intelligencia raktárában is. Eddig még a modern, automatizált visszakereső rendszerekkel , raktárliftekkel és ingajáratokkal felszerelt raktárakban is viszonylag jól körülhatárolható folyamatok vannak megszervezve minden szoftverhasználat ellenére. Bár egyre több az önállóan működő vezető nélküli szállítórendszer (AGV), amely önállóan mozgatja rakományait a raktáron, az AI használata forradalmasíthatja az intralogisztika teljes folyamatláncát. e-kereskedelem vezérelve egyre rugalmasabb és gyorsabb rendszerekre van szükség a növekvő kihívások leküzdéséhez. Itt jön képbe a mesterséges intelligencia, mert a rendelkezésre álló adatok tömege alapján elemzi a folyamatokat, és keresi azokat a módokat, amelyekkel a folyamatokat optimálisan meg lehet szervezni.
Az AI működési elve
- Minden információ és aktuális állapot rögzítve van az AI-adatbázisban
- Az integrált szűrők rendkívül gyors hozzáférést biztosítanak elképzelhetetlen mennyiségű valós idejű információhoz
- Ezeket saját (programozott) szabványaik szerint kategorizálják
- Az információt ma már nem a tartalma alapján ismerjük fel és elemezzük, hanem inkább a minták alapján
- Az adatbázis alapján az AI rendszerezi a válaszokat és dönt a cselekvésekről
- Minél több új adat áramlik be, annál többet „tanul” a rendszer (deep learning).
Az intralogisztikában az előfordulási valószínűség minél pontosabb előrejelzése lesz az AI egyik fő feladata. A rendelési viselkedés elemzésével az AI-rendszer következtetéseket von le a jövőbeni vásárlásokról, ami gyorsabb szállítási folyamatot eredményez. Az eredmény: A beérkező vevői rendeléseket a rendszer felveszi és előkészíti a kiszállításra, mielőtt beérkezik. Az Amazon évek óta kísérletezik ennek a technológiának a finomításával, ami különösen népszerű az aznapi kézbesítés idején, ha időben szeretné eljuttatni rendeléseit az ügyfelekhez. A kereslet jövőbeni ingadozásait is könnyebben előre kell jelezni, és ennek megfelelően fel kell készíteni a tárolórendszereket a növekvő vagy csökkenő mennyiségekre.
A mesterséges intelligencia támogatja a prediktív karbantartást is a hátralévő élettartamra és a gépek vagy eszközalkatrészek optimális karbantartási idejére vonatkozó előrejelzésekkel, ami pozitív hatással lesz a raktár termelékenységére. Ily módon a javítások vagy cserék már korai szakaszban megtervezhetők és úgy intézhetők, hogy azok ne akadályozzák a rendszeres tárolási és ellátási folyamatokat. Ami korábban a nappali műszak alatt a teljes rendszerek leállását eredményezte, ma már alacsony raktári aktivitás mellett, pontosan meghatározott időn belül végrehajtható.
A jövőben az AI azt jelenti, hogy a rendszereket kevésbé programozzák, és ehelyett arra tanítják, hogy jobban tanuljanak az adatokból és azok viselkedéséből.
Aki most azt gondolja, hogy az embereknek hamarosan egyáltalán nem lesz helye a táborban, az nyugodt lehet. Mert minden intelligenciájuk ellenére a rendszereket figyelni kell. Ráadásul még nem tartunk ott, hogy a tárolók teljesen automatikusan menedzselhetők legyenek, hiszen például a robotika még nem olyan fejlett a markolás terén. Továbbra is biztosnak tekinthető, hogy az AI az intralogisztikában is meghatározó szerepet fog játszani. A döntő kérdés az, hogy mikor lesz képes erre. A Bill Gates által megjósolt 20 év még egy kicsit hosszúnak is tűnik a gyors technológiai fejlődés ismeretében.