Sztuczna inteligencja – czy sztuczna inteligencja wkrótce będzie kontrolować magazyn?

Sztuczna inteligencja – czy sztuczna inteligencja wkrótce będzie kontrolować magazyn?

Facebook planuje używać chatbotów z osobowościami opartymi na sztucznej inteligencji –  algorytmy sztucznej inteligencji pomagają rozszyfrować starożytny manuskrypt Voynicha – sztuczna inteligencja manipuluje scenami filmowymi i zmienia twarze aktorów według własnej woli

Duży wpływ na rynek pracy

Bill Gates, założyciel Microsoftu i wizjoner IT, przewiduje rewolucję w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) w ciągu najbliższych 20 lat, która całkowicie odmieni rynek pracy. Zadania obecnie wykonywane przez ludzi mogą zostać przejęte przez roboty lub systemy programowe. Dotyczy to nie tylko kierowców taksówek i ciężarówek, którzy wkrótce mogą zostać zastąpieni przez autonomiczne systemy napędowe. Zawody takie jak pracownicy biurowi, doradcy podatkowi, prawnicy, a nawet lekarze również są zagrożone tymi wstrząsami. Obecnie nawet badacze i eksperci IT nie są w stanie przewidzieć tempa i zakresu tej nowej rewolucji cyfrowej. Nic dziwnego, że niepewność jest powszechna, biorąc pod uwagę te prognozy. Ważne jest jednak, aby rozwiać obawy ludzi dotyczące sztucznej inteligencji, ponieważ pomoże ona usprawnić i usprawnić wiele operacji i procesów gospodarczych.

Branża logistyczna może wiele zyskać dzięki sztucznej inteligencji

Pewne jest, że pierwsze znaczące, widoczne efekty sztucznej inteligencji (AI) logistykę transportu, gdy pierwsze autonomiczne ciężarówki będą poruszać się po autostradach. Nie oznacza to, że kierowcy staną się zbędni. Wręcz przeciwnie, ten rozwój obiecuje niezwykłą szansę na większą różnorodność ich pracy w przyszłości. Zamiast jeździć z prędkością 90 km/h po autostradach, jak dotychczas, kierowcy mogą teraz wykonywać zadania administracyjne i monitorować sztuczną inteligencję podczas jazdy. Korzysta na tym również cała branża, ponieważ algorytmy AI zapewniają optymalne wykorzystanie ciężarówek, unikają pustych przebiegów i zapewniają klientom przejrzyste ceny. Przerwy na sen ulegają skróceniu, co prowadzi do dalszych oszczędności. Pozwala to na wykonywanie większej liczby kursów w nocy, poprawiając płynność ruchu i pomagając odciążyć w godzinach szczytu. Ulepszone zarządzanie doprowadzi do lepszego zapobiegania korkom w przyszłości, co ostatecznie przyniesie korzyści wszystkim kierowcom.

Sztuczna inteligencja zapewnia wiarygodne prognozy w magazynie

Ale nie tylko logistyka transportu jest pod wpływem sztucznej inteligencji. Przełomowe innowacje pojawiają się również w magazynowaniu dzięki sztucznej inteligencji. Nawet w nowoczesnych magazynach z automatycznymi systemami pobierania , windami magazynowymi i wózkami wahadłowymi, procesy są nadal organizowane według stosunkowo sztywnych struktur, pomimo szerokiego wykorzystania oprogramowania . Podczas gdy pojawia się coraz więcej autonomicznie działających bezzałogowych systemów transportowych (AGV), które samodzielnie poruszają się po magazynie ze swoimi ładunkami, wykorzystanie sztucznej inteligencji może zrewolucjonizować cały łańcuch procesów intralogistycznych. Jest to niezbędne, ponieważ napędzany stale rozwijającym się sektorem e-commerce , potrzebuje coraz bardziej elastycznych i szybszych systemów, aby sprostać rosnącym wyzwaniom. To właśnie tutaj wkracza sztuczna inteligencja, analizując ogromne ilości dostępnych danych w celu zidentyfikowania sposobów optymalizacji przepływów pracy.

Zasada działania sztucznej inteligencji

• Wszystkie informacje i stany aktualne są rejestrowane w bazie danych AI
• Zintegrowane filtry zapewniają niezwykle szybki dostęp do niewyobrażalnych ilości informacji w czasie rzeczywistym
• Są one kategoryzowane według własnych (zaprogramowanych) kryteriów
• Informacji nie rozpoznaje się już i nie analizuje na podstawie jej treści, lecz na podstawie wzorców
• Na podstawie danych sztuczna inteligencja organizuje odpowiedzi i decyduje o działaniach
• Im więcej nowych danych zostanie wprowadzonych, tym więcej system się „uczy” (głębokie uczenie)

W intralogistyce jednym z głównych zadań sztucznej inteligencji będzie jak najdokładniejsze przewidywanie prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia. Analizując zachowanie zamówień, system sztucznej inteligencji wnioskuje o przyszłych zakupach, co przekłada się na szybsze procesy wysyłkowe. W rezultacie przychodzące zamówienia klientów są kompletowane i przygotowywane do wysyłki jeszcze przed ich odbiorem. Amazon od lat eksperymentuje z udoskonalaniem tej technologii, która jest szczególnie ważna w erze dostaw tego samego dnia, ponieważ gwarantuje terminową dostawę zamówień. Celem jest również lepsze przewidywanie przyszłych wahań popytu i odpowiednie przygotowanie systemów magazynowych na rosnące lub malejące wolumeny.

Sztuczna inteligencja wspiera również konserwację predykcyjną, prognozując pozostały okres eksploatacji i optymalne terminy konserwacji maszyn lub podzespołów, co pozytywnie wpłynie na wydajność magazynu. Pozwala to na wczesne planowanie napraw lub wymian, tak aby nie zakłócać regularnych procesów magazynowania i pobierania. To, co wcześniej wymagało wyłączenia całych systemów w ciągu zmiany dziennej, teraz można wykonać w precyzyjnie określonym przedziale czasowym przy niskiej aktywności magazynu.

W przyszłości sztuczna inteligencja sprawi, że systemy będą w mniejszym stopniu programowane, a w większym stopniu uczone ciągłego uczenia się na podstawie danych i swojego zachowania.

Każdy, kto myśli, że ludzie wkrótce całkowicie wyparują ludzi z magazynów, może być spokojny. Pomimo całej inteligencji, systemy wciąż wymagają monitorowania. Nie jesteśmy jeszcze na etapie, w którym zarządzanie magazynami będzie w pełni zautomatyzowane, ponieważ robotyka, na przykład, nie rozwinęła się jeszcze wystarczająco, jeśli chodzi o chwytanie. Niemniej jednak można śmiało powiedzieć, że sztuczna inteligencja odegra decydującą rolę w intralogistyce. Kluczowe pytanie brzmi, kiedy będzie w stanie to zrobić. Biorąc pod uwagę szybkie tempo rozwoju technologicznego, nawet 20 lat przewidywane przez Billa Gatesa wydaje się nieco za długie.