Вештачка интелигенција – Хоће ли вештачка интелигенција ускоро контролисати складиште?

Објављено: 10. фебруара 2018. / Ажурирано: 9. септембра 2018. – Аутор: Konrad Wolfenstein

Вештачка интелигенција у логистици и интралогистици – @istockphot | PhonlamaiPhoto

Вештачка интелигенција – Хоће ли вештачка интелигенција ускоро контролисати складиште?

Фејсбук планира да користи четботове са вештачком интелигенцијом личности –  вештачка интелигенција алгоритми помажу у дешифровању древног Војничевог рукописа – вештачка интелигенција манипулише филмским сценама и мења лица глумаца по вољи

Велики утицај на тржиште рада

Бил Гејтс, оснивач Мајкрософта и ИТ визионар, предвиђа револуцију вештачке интелигенције у наредних 20 година која ће потпуно трансформисати тржиште рада. Задатке које тренутно обављају људи могли би преузети роботи или софтверски системи. Ово се не односи само на таксисте или возаче камиона, које би ускоро могли заменити системи за аутономну вожњу. Професије попут канцеларијских радника, пореских саветника, адвоката, па чак и лекара такође су угрожене овим превирањима. Тренутно, чак ни истраживачи или ИТ стручњаци не могу да предвиде темпо и обим ове нове дигиталне револуције. Није ни чудо што је неизвесност широко распрострањена с обзиром на ова предвиђања. Међутим, важно је ублажити страхове људи у вези са вештачком интелигенцијом, јер ће она помоћи у побољшању и поједностављивању многих економских операција и процеса.

Логистичка индустрија може имати велике користи од вештачке интелигенције

Сигурно је да ће први већи видљиви ефекти вештачке интелигенције транспортну логистику када први камиони који се сами возе буду на аутопутевима. То не значи да ће возачи постати застарели. Напротив, овај развој обећава изванредну прилику да њихови послови постану разноврснији у будућности. Уместо да возе брзином од 90 км/х на аутопутевима као раније, сада могу да обављају административне задатке и прате вештачку интелигенцију док возе. Цела индустрија такође има користи, јер алгоритми вештачке интелигенције обезбеђују оптимално искоришћење камиона, избегавају празне вожње и пружају транспарентно одређивање цена за купце. Паузе за спавање су смањене, што доводи до даљих уштеда трошкова. Ово омогућава више путовања ноћу, побољшавајући проток саобраћаја и помажући у смањењу терета током шпица дневних сати. Побољшано управљање ће довести до бољег спречавања саобраћајних гужви у будућности, што ће на крају користити свим возачима.

Вештачка интелигенција обезбеђује поуздане прогнозе у складишту

Али није само транспортна логистика та на коју утиче вештачка интелигенција. Револуционарне иновације се појављују и у складиштењу захваљујући вештачкој интелигенцији. Чак и у модерним складиштима са аутоматизованим системима за преузимање терета , складишним лифтовима и шатловима, процеси су и даље организовани према релативно крутим структурама, упркос широкој употреби софтвера . Иако постоји све више аутономно оперативних транспортних система без возача (АГВ) који се самостално крећу складиштем са својим теретима, употреба вештачке интелигенције могла би револуционисати цео ланац интралогистичких процеса. Ово је неопходно, јер су, вођени стално растућим сектором електронске трговине , потребни све флексибилнији и бржи системи како би се одговорило на растуће изазове. Ту вештачка интелигенција долази до изражаја, јер анализира огромне количине доступних података како би идентификовала начине за оптимизацију токова рада.

Поуздано предвиђање и планирање путем вештачке интелигенције – @istockphot | PhonlamaiPhoto

Принцип рада вештачке интелигенције

• Све информације и тренутна стања се бележе у бази података вештачке интелигенције
• Интегрисани филтери омогућавају изузетно брз приступ незамисливим количинама информација у реалном времену
• Они су категорисани према сопственим (програмираним) критеријумима
• Информације се више не препознају и анализирају на основу свог садржаја, већ на основу својих образаца
• На основу података, вештачка интелигенција организује одговоре и одлучује о акцијама
• Што се више нових података уноси, систем више „учи“ (дубоко учење)

У интралогистици, предвиђање вероватноће догађаја што је прецизније могуће биће један од главних задатака вештачке интелигенције. Анализирајући понашање поруџбина, систем вештачке интелигенције закључује будуће куповине, што доводи до бржих процеса испоруке. Као резултат тога, долазне поруџбине купаца се припремају за испоруку чак и пре него што буду примљене. Амазон годинама експериментише са усавршавањем ове технологије, а она је посебно важна у ери испоруке истог дана, јер осигурава да поруџбине стигну до купаца на време. Циљ је такође боље предвидети будуће флуктуације потражње и припремити складишне системе у складу са тим за повећање или смањење количина.

Вештачка интелигенција такође подржава предиктивно одржавање предвиђањем преосталог животног века и оптималних времена одржавања машина или компоненти опреме, што ће позитивно утицати на продуктивност складишта. Ово омогућава рано планирање и заказивање поправки или замена како се не би пореметили редовни процеси складиштења и преузимања. Оно што је раније захтевало искључивање читавих система током дневне смене сада се може обавити у прецизно дефинисаном временском интервалу са ниском активношћу у складишту.

У будућности, вештачка интелигенција ће довести до тога да се системи мање програмирају, а уместо тога више обучавају да континуирано и боље уче из података и њиховог понашања.

Свако ко мисли да ће људи ускоро бити потпуно застарели у складиштима може бити спокојан. Упркос свој интелигенцији, системи и даље морају бити праћени. Још увек нисмо дошли до тачке у којој се складишни објекти могу потпуно аутоматски управљати, јер роботика, на пример, још увек није довољно напредовала када је у питању хватање. Ипак, може се рећи да ће вештачка интелигенција играти одлучујућу улогу у интралогистици. Кључно питање је када ће бити способна за то. С обзиром на брзи темпо технолошког развоја, чак и 20 година које је предвидео Бил Гејтс делују помало дуго.