Yapay Zeka – Yapay Zeka yakında depoyu da kontrol edecek mi?

Yayınlanma tarihi: 10 Şubat 2018 / Güncelleme tarihi: 9 Eylül 2018 - Yazar: Konrad Wolfenstein

Lojistik ve intralojistikte yapay zeka – @istockphot | PhonlamaiFotoğraf

Yapay Zeka – Yapay Zeka yakında depoyu da kontrol edecek mi?

Facebook, yapay zeka kişiliklerine sahip sohbet robotları kullanmayı planlıyor - Yapay zeka algoritmaları, eski Voynich el yazmasının şifresinin çözülmesine yardımcı oluyor - Yapay zeka, film sahnelerini yönetiyor ve oyuncuların yüzlerini istediği zaman değiştiriyor

İşgücü piyasası üzerinde büyük etki

Microsoft'un kurucusu ve BT öncüsü Bill Gates, önümüzdeki 20 yıl içinde iş piyasasında tamamen devrim yaratacak bir yapay zeka devrimi öngörüyor. Bugün hala insanlar tarafından yürütülen faaliyetler daha sonra robotlar veya yazılım sistemleri tarafından devralınabilir. Bu sadece yakın gelecekte yerini otonom sürüş sistemlerine bırakabilecek taksi veya kamyon sürücüleri için geçerli değil. Kâtipler, vergi danışmanları, avukatlar ve hatta doktorlar gibi meslek alanları da bu çalkantılardan etkilenme riskiyle karşı karşıya. Şu anda araştırmacılar ya da bilişim uzmanları bile yeni dijital devrimin bize ulaşacağı hızı ve kapsamını tahmin edemiyor. Tahminlere bakıldığında büyük bir belirsizliğin olması şaşırtıcı değil. Ancak insanların yapay zeka korkusunu gidermek önemli; Onların yardımıyla birçok ekonomik prosedür ve süreç iyileştirilir ve kolaylaştırılır.

Lojistik sektörü yapay zekadan büyük ölçüde yararlanabilir

Kesin olan şey şu ki, yapay zekanın gözle görülür ilk büyük etkileri, ilk sürücüsüz kamyonların otoyollarda yön değiştirmesiyle taşımacılık lojistiğini Bu, sürücülerin geçerliliğini yitirdiği anlamına gelmiyor. Tam tersine bu gelişme, gelecekte işlerin daha da çeşitlenmesi için olağanüstü bir fırsat vaat ediyor. Otoyollarda daha önce olduğu gibi 90 km/saat hızla gitmek yerine, artık sürüş sırasında idari görevleri üstlenebiliyor ve yapay zekayı kontrol edebiliyorlar. Yapay zeka algoritmaları kamyonun optimum kullanımını, boş seferlerin önlenmesini ve müşteriler için şeffaf fiyatları sağladığından sektör bir bütün olarak fayda sağlıyor. Uyku molaları azalır, bu da maliyetlerin daha da azalmasına yol açar. Bu, geceleri daha fazla yolculuk yapılabileceği, trafik akışının iyileştirilebileceği ve gün içindeki yoğun zamanlardan kaynaklanan yükün azaltılmasına yardımcı olabileceği anlamına gelir. İyileştirilmiş yönetim, gelecekte trafik sıkışıklığının daha iyi önlenebileceği anlamına gelecek ve bu da sonuçta tüm sürücülere fayda sağlayacaktır.

Yapay zeka depoda güvenilir tahminler sağlar

Ancak yapay zekadan etkilenen yalnızca nakliye lojistiği değil. Yapay zeka ile depoda da çığır açan yenilikler ortaya çıkıyor. geri alma sistemleri bulunduğu modern depolarda bile , tüm yazılım kullanımına rağmen nispeten iyi tanımlanmış süreçler hala organize edilmektedir. Yüklerini depoda bağımsız olarak hareket ettiren, otonom olarak çalışan sürücüsüz taşıma sistemleri (AGV'ler) giderek daha fazla mevcut olsa da, yapay zeka kullanımı intralojistikteki tüm süreç zincirinde devrim yaratabilir. e-ticaretin etkisiyle artan zorlukların üstesinden gelmek için her zamankinden daha esnek ve daha hızlı sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay zekanın devreye girdiği yer burası çünkü süreçleri mevcut veri yığınlarına göre analiz ediyor ve süreçlerin en iyi şekilde organize edilebileceği yolları arıyor.

Yapay zeka aracılığıyla güvenli tahminler ve planlama – @istockphot | PhonlamaiFotoğraf

Yapay zekanın çalışma prensibi

• Tüm bilgiler ve mevcut durumlar AI veritabanına kaydedilir
• Entegre filtreler, hayal edilemeyecek miktarda gerçek zamanlı bilgiye son derece hızlı erişim sağlar
• Bunlar kendi (programlanmış) standartlarına göre kategorize edilir
• Bilgi artık içeriğine göre değil, kalıplarına göre tanınıyor ve analiz ediliyor
• Yapay zeka, veri tabanına dayanarak yanıtları organize ediyor ve eylemlere karar veriyor
• Ne kadar çok yeni veri akarsa sistem o kadar çok “öğrenir” (derin öğrenme).

İntralojistikte, gerçekleşme olasılığını mümkün olduğu kadar kesin bir şekilde tahmin etmek, yapay zekanın ana görevlerinden biri olacaktır. Yapay zeka sistemi, sipariş davranışını analiz ederek gelecekteki satın alımlara ilişkin sonuçlar çıkarıyor ve bu da nakliye sürecinin daha hızlı olmasını sağlıyor. Sonuç: Gelen müşteri siparişleri alınmadan önce toplanıyor ve sevkiyata hazırlanıyor. Amazon , siparişlerinizi müşterilere zamanında ulaştırmak istiyorsanız özellikle aynı gün teslimat zamanlarında popüler olan bu teknolojiyi geliştirmek için yıllardır denemeler yapıyor. Gelecekteki talep dalgalanmalarının da tahmin edilmesi daha kolay olmalı ve depolama sistemleri artan veya azalan miktarlara göre hazırlanmalıdır.

Yapay zeka ayrıca, depodaki üretkenlik üzerinde olumlu bir etki yaratacak olan makinelerin veya cihaz parçalarının kalan hizmet ömrü ve optimum bakım sürelerine ilişkin tahminlerle tahmine dayalı bakımı da destekler. Bu sayede onarım veya değiştirmeler erken bir aşamada planlanabilir ve düzenli depolama ve tedarik süreçlerini aksatmayacak şekilde düzenlenebilir. Daha önce gündüz vardiyası sırasında tüm sistemlerin kapatılmasına neden olan şey, artık düşük depo faaliyeti ile kesin olarak belirlenmiş bir zaman diliminde gerçekleştirilebiliyor.

Gelecekte yapay zeka, sistemlerin daha az programlanması ve bunun yerine verilerden ve onun davranışlarından daha iyi öğrenecek şekilde eğitilmesi anlamına gelecektir.

Yakında kampta insanlara yer kalmayacağını düşünen herkes içiniz rahat olsun. Çünkü tüm zekalarına rağmen sistemlerin izlenmesi gerekiyor. Ayrıca henüz depolama tesislerinin tamamen otomatik olarak yönetilebileceği bir noktada değiliz, çünkü örneğin robot teknolojisi henüz kavrama konusunda o kadar gelişmiş değil. Yapay zekanın intralojistikte de belirleyici bir rol oynayacağı hala kesin kabul edilebilir. Asıl soru bunu ne zaman yapabileceğidir. Hatta Bill Gates'in öngördüğü 20 yıl, teknolojinin hızlı gelişimi göz önüne alındığında biraz uzun gibi görünüyor.