Искусственный интеллект – Будет ли ИИ вскоре управлять складом?

Опубликовано: 10 февраля 2018 г. / Обновлено: 9 сентября 2018 г. – Автор: Konrad Wolfenstein

Искусственный интеллект в логистике и внутрипроизводственной логистике – @istockphot | PhonlamaiPhoto

Искусственный интеллект – Будет ли ИИ вскоре управлять складом?

Facebook планирует использовать чат-боты с искусственным интеллектом, обладающим индивидуальностью ;  алгоритмы ИИ помогают расшифровать древнюю рукопись Войнича ; ИИ манипулирует сценами из фильмов и меняет лица актеров по своему желанию.

Значительное влияние на рынок труда

Билл Гейтс, основатель Microsoft и визионер в сфере информационных технологий, предсказывает революцию в области искусственного интеллекта в течение следующих 20 лет, которая полностью изменит рынок труда. Задачи, которые в настоящее время выполняют люди, могут быть переданы роботам или программным системам. Это касается не только водителей такси или грузовиков, которых вскоре могут заменить системы автономного вождения. Такие профессии, как офисные работники, налоговые консультанты, юристы и даже врачи, также находятся под угрозой из-за этих изменений. В настоящее время даже исследователи и IT-специалисты не могут предсказать темпы и масштабы этой новой цифровой революции. Неудивительно, что, учитывая эти прогнозы, широко распространена неопределенность. Однако важно развеять опасения людей по поводу искусственного интеллекта, поскольку он поможет улучшить и оптимизировать многие экономические операции и процессы.

Логистическая отрасль может получить огромную выгоду от использования искусственного интеллекта

Несомненно, первые существенные видимые эффекты ИИ транспортной логистике, когда по автомагистралям начнут ездить первые беспилотные грузовики. Это не означает, что водители станут ненужными. Напротив, это развитие обещает исключительные возможности для разнообразия их работы в будущем. Вместо того чтобы, как раньше, ехать по автомагистралям со скоростью 90 км/ч, они теперь смогут выполнять административные задачи и контролировать работу ИИ во время движения. Отрасль в целом также выигрывает, поскольку алгоритмы ИИ обеспечивают оптимальное использование грузовиков, избегают холостых пробегов и предоставляют прозрачное ценообразование для клиентов. Сокращаются перерывы на сон, что приводит к дальнейшей экономии средств. Это позволяет совершать больше поездок ночью, улучшая транспортный поток и помогая снизить нагрузку в часы пик днем. Улучшенное управление приведет к более эффективному предотвращению пробок в будущем, что в конечном итоге принесет пользу всем водителям.

Искусственный интеллект обеспечивает надежные прогнозы на складе

Но искусственный интеллект влияет не только на транспортную логистику. Благодаря ему также появляются революционные инновации в складском хозяйстве. Даже на современных складах с автоматизированными системами поиска , складскими подъемниками и челночными транспортными средствами процессы по-прежнему организованы в соответствии с относительно жесткими структурами, несмотря на широкое использование программного обеспечения . Хотя все большее число автономно работающих беспилотных транспортных систем (AGV) самостоятельно перемещаются по складу со своими грузами, использование ИИ может произвести революцию во всей цепочке внутрилогистических процессов. Это крайне важно, поскольку в связи с постоянно растущим сектором электронной коммерции необходимы все более гибкие и быстрые системы для решения растущих задач. Именно здесь вступает в игру ИИ, анализируя огромные объемы доступных данных для выявления способов оптимизации рабочих процессов.

Надежное прогнозирование и планирование с помощью искусственного интеллекта – @istockphot | PhonlamaiPhoto

Принцип работы ИИ

• Вся информация и текущие состояния записываются в базу данных ИИ
• Встроенные фильтры обеспечивают невероятно быстрый доступ к огромному количеству информации в режиме реального времени
• Они классифицируются в соответствии со своими собственными (запрограммированными) критериями
• Информация больше не распознается и не анализируется на основе ее содержания, а на основе ее структуры
• На основе полученных данных ИИ организует ответы и принимает решения о дальнейших действиях
• Чем больше новых данных поступает в систему, тем больше она «учится» (глубокое обучение)

В интралогистике одной из главных задач ИИ станет максимально точное прогнозирование вероятности возникновения событий. Анализируя поведение заказов, система ИИ делает выводы о будущих покупках, что приводит к ускорению процессов доставки. В результате поступающие заказы клиентов комплектуются и подготавливаются к отправке еще до их получения. Amazon уже много лет экспериментирует с совершенствованием этой технологии, и она особенно важна в эпоху доставки в тот же день, поскольку гарантирует своевременную доставку заказов клиентам. Цель также состоит в том, чтобы лучше прогнозировать будущие колебания спроса и соответствующим образом подготавливать складские системы к увеличению или уменьшению объемов.

Искусственный интеллект также поддерживает прогнозируемое техническое обслуживание, прогнозируя оставшийся срок службы и оптимальное время технического обслуживания машин или компонентов оборудования, что положительно скажется на производительности склада. Это позволяет планировать ремонт или замену заблаговременно и в установленные сроки, чтобы не нарушать обычные процессы хранения и поиска. То, что раньше требовало остановки целых систем в дневную смену, теперь может быть выполнено в точно определенное время при низкой активности на складе.

В будущем искусственный интеллект приведет к тому, что системы будут меньше программироваться, а больше обучаться, постоянно совершенствуя свои навыки на основе данных и поведения.

Тем, кто считает, что люди скоро полностью устареют на складах, можно не сомневаться. Несмотря на весь интеллект, системы по-прежнему нуждаются в мониторинге. Мы еще не достигли того уровня, когда складские помещения можно будет полностью автоматизировать, поскольку, например, робототехника еще недостаточно развита в плане захвата. Тем не менее, можно с уверенностью сказать, что ИИ сыграет определяющую роль во внутрискладской логистике. Ключевой вопрос заключается в том, когда он сможет это сделать. Учитывая стремительные темпы технологического развития, даже 20 лет, предсказанные Биллом Гейтсом, кажутся несколько затянутыми.