日本のエレクトロニクス会社は、倉庫内での意思決定プロセスを人間ではなく人工知能が行う市場性のあるソフトウェアの開発を発表した。 倉庫内の作業プロセスを最適化するための新しいソフトウェアは、中間意思決定マネージャーではなく、完全にコンピューティング テクノロジーに基づいています。 AI（人工知能）と呼ばれる技術は学習能力があり、倉庫内での従業員の行動を追跡する役割を担っています。 問題解決の作業手順へのアプローチを分析し、有効性を高める効果があれば、それをベンチマークとして残りの従業員に伝える必要があります。 日立によれば、新技術の利用により、従来の倉庫管理システムと比較して生産性が8％向上する見込みだという。
AI は次のように動作します。
プロセスの分析とアクションの推奨事項
多くの場合、かなり厳格な指示に従って作業が行われますが、倉庫内の従業員は常に自発的にワークフローを改善する方法を、たとえ小さなものであっても模索しています。 部分的には高速化のため、部分的には作業を容易にするためです。 AI はこれに関する情報を収集し、個々のアプローチの効率を評価します。 有望な解決策は自動的に採用され、新たなルールとして全従業員に継承されます。
短期的な変化への対応 – ビッグデータからスモールデータへ
従来のソフトウェアシステムは、受信するビッグデータの幅広いストリームに基づいて分析を行います。 これにより、標準開発に関する予測が可能になります。 しかし、突発的に発生する出来事（トラックの発着に影響を与える暴風雨や悪天候によるレインウェア需要の急増など）への適切な対応となると、さらに困難になります。 ここでは、AI のアプローチがさらに深くなり、革新的なフィルター機能を使用して、従業員の行動に基づいて状況的に生じるこれらの理由に対する答えも提供できるようになります。
人間の影響を受けない迅速な意思決定
インテリジェントなソフトウェア構造により、AI は広範囲のデータ ストリームから関連情報を効率的にフィルタリングして分析し、人間の監督者からの事前のフィードバックなしでアクションを実行できます。 つまり、従業員に指示を出します。 AI は人間と連携する必要がないため、システムはより迅速に反応し、必要な措置をより迅速に実行できます。
日立によれば、倉庫物流は AI の初期適用分野にすぎません。 将来的には、この賢い「ロボット」は金融、輸送、生産などの企業分野でも使用される可能性があります。
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