人工知能 – 間もなく倉庫も AI が制御するようになるでしょうか?

公開日: 2018 年 2 月 10 日 / 更新日: 2018 年 9 月 9 日 - 著者: Konrad Wolfenstein

物流およびイントラロジスティクスにおける人工知能 – @istockphot | フォンラマイ写真

人工知能 – 間もなく倉庫も AI が制御するようになるでしょうか?

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労働市場への大きな影響

マイクロソフトの創設者であり IT の先駆者であるビル・ゲイツは、今後 20 年間に AI 革命が起こり、雇用市場に完全な変革をもたらすと予測しています。 現在も人間によって行われている活動は、ロボットやソフトウェア システムによって引き継がれる可能性があります。 これは、近い将来自動運転システムに取って代わられる可能性があるタクシーやトラックの運転手にだけ当てはまるものではありません。 事務員、税務コンサルタント、弁護士、さらには医師などの専門分野も、この混乱の影響を受ける危険にさらされている。 現時点では、研究者やITの専門家ですら、新たなデジタル革命がどの程度のスピードで私たちに届くのかを予測することはできません。 予測を考慮すると、大きな不確実性があるのも不思議ではありません。 しかし、人工知能に対する人々の恐怖を和らげることは重要です。 彼らの助けにより、多くの経済的手続きやプロセスが改善され、合理化されます。

物流業界はAIから大きな恩恵を受けることができる

確かなことは、AI の最初の大きな目に見える効果は、最初の自動運転トラックが高速道路に沿って自動運転するときに輸送物流に だからといってドライバーが時代遅れになったわけではありません。 それどころか、この発展は彼らの仕事が将来さらに多様化する素晴らしい機会を約束しています。 以前のように時速 90 km で高速道路を走行する代わりに、運転中に管理タスクを引き受けたり、AI を制御したりできるようになりました。 AI アルゴリズムによりトラックの最適な利用、空車の回避、顧客への透明性のある価格が保証されるため、業界全体にもメリットがあります。 睡眠休憩が減り、さらなるコスト削減につながります。 これは、夜間の移動が増え、交通の流れが改善され、日中の混雑時の負荷が軽減されることを意味します。 管理の改善により、将来的には渋滞をより適切に回避できるようになり、最終的にはすべてのドライバーに利益がもたらされます。

AI により倉庫内で信頼性の高い予測が保証されます

しかし、AI の影響を受けるのは輸送物流だけではありません。 人工知能を活用した倉庫でも画期的なイノベーションが生まれています。 検索システム備えた現代の倉庫でも、ソフトウェアをすべて使用しているにもかかわらず、比較的明確に定義されたプロセスが組織化されています。 倉庫内で荷物を独立して移動させる、自律的に動作する無人搬送システム (AGV) が増えていますが、AI の使用により、イントラロジスティクスにおけるプロセス チェーン全体に革命が起こる可能性があります。 これは、成長を続ける電子商取引の推進により、増大する課題を克服するためにこれまで以上に柔軟で高速なシステムが必要とされるためでもあります。 ここで AI が活躍します。AI は大量の利用可能なデータに基づいてプロセスを分析し、プロセスを最適に編成する方法を模索します。

人工知能による安全な予測と計画 – @istockphot | フォンラマイ写真

AIの動作原理

• すべての情報と現在の状態はAIデータベースに記録されます
• 統合されたフィルターにより、想像を絶する量のリアルタイム情報に非常に迅速にアクセスできます。
• これらは独自の（プログラムされた）基準に従って分類されます
• 情報はもはやその内容に基づいて認識および分析されるのではなく、そのパターンに基づいて認識および分析されます。
• データベースをもとにAIが答えを整理し行動を決定
• 新しいデータが流入するほど、システムはより多くの「学習」（ディープラーニング）を行います。

イントラロジスティクスでは、発生確率を可能な限り正確に予測することが AI の主なタスクの 1 つになります。 AI システムは注文行動を分析することで、将来の購入に関する結論を導き出し、発送プロセスの迅速化につながります。 結果: 顧客からの注文は、受け取る前に選択され、発送の準備が行われます。 Amazon は何年にもわたってこのテクノロジーを改良する実験を行っており、注文した商品を時間通りに顧客に届けたい同日配達の時代に特に人気があります。 将来の需要の変動も予測しやすくなり、それに応じて量の増減に応じてストレージ システムを準備する必要があります。

AI は、機械や装置の部品の残りの耐用年数と最適なメンテナンス時期を予測する予知保全もサポートしており、倉庫の生産性にプラスの影響を与えます。 このようにして、修理や交換を早い段階で計画し、通常の保管および提供プロセスを妨げないように手配することができます。 以前は日勤中にシステム全体のシャットダウンが必要でしたが、現在では倉庫の活動が少なく、正確に決められた時間内に実行できるようになりました。

将来の AI は、システムのプログラムが少なくなり、代わりにデータとその動作からより良く学習するようにトレーニングされることを意味します。

もうすぐキャンプに人々の居場所がなくなるだろうと考えている人は、安心してください。 なぜなら、システムはあらゆる知性を備えているにもかかわらず、監視する必要があるからです。 また、例えば物品の把持に関してはロボット工学がそこまで進んでいないため、保管設備を完全に自動で管理できる段階にはまだ達していません。 AI がイントラロジスティクスにおいても決定的な役割を果たすことは依然として確実であると考えられます。 重要な問題は、彼女がいつそれをできるようになるかということだ。 ビル・ゲイツが予言した20年という期間は、急速なテクノロジーの発展を考えると少し長く感じられます。