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

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

Facebook, yapay zeka kişiliklerine sahip sohbet robotları kullanmayı planlıyor - Yapay zeka algoritmaları antik Voynich el yazmasının şifresini çözmeye yardımcı oluyor - Yapay zeka film sahnelerini değiştiriyor ve oyuncuların yüzlerini istediği gibi değiştiriyor

İşgücü piyasası üzerinde büyük etki

Microsoft'un kurucusu ve BT vizyoneri Bill Gates, önümüzdeki 20 yıl içinde iş piyasasını tamamen değiştirecek bir yapay zeka devrimi öngörüyor. Şu anda insanlar tarafından yapılan işler robotlar veya yazılım sistemleri tarafından devralınabilir. Bu durum sadece taksi veya kamyon şoförleri için geçerli değil; onların yerini yakında otonom sürüş sistemleri alabilir. Ofis çalışanları, vergi danışmanları, avukatlar ve hatta doktorlar gibi meslekler de bu çalkantılardan etkileniyor. Şu anda, araştırmacılar veya BT uzmanları bile bu yeni dijital devrimin hızını ve kapsamını tahmin edemiyor. Bu öngörüler göz önüne alındığında, belirsizliğin yaygın olması şaşırtıcı değil. Ancak, yapay zeka birçok ekonomik operasyon ve süreci iyileştirmeye ve kolaylaştırmaya yardımcı olacağı için insanların yapay zeka konusundaki korkularını hafifletmek önemlidir.

Lojistik sektörü yapay zekadan büyük ölçüde faydalanabilir.

ulaşım lojistiğini kesin . Bu, sürücülerin ortadan kalkacağı anlamına gelmiyor. Aksine, bu gelişme, gelecekte işlerinin daha çeşitli hale gelmesi için olağanüstü bir fırsat vaat ediyor. Eskiden olduğu gibi otoyollarda 90 km/s hızla gitmek yerine, artık idari görevleri yerine getirebilecek ve sürüş sırasında yapay zekayı izleyebilecekler. Yapay zeka algoritmaları optimum kamyon kullanımını sağladığı, boş seferleri önlediği ve müşteriler için şeffaf fiyatlandırma sunduğu için sektörün tamamı da bundan faydalanıyor. Uyku molaları azalıyor ve bu da daha fazla maliyet tasarrufu sağlıyor. Bu, geceleri daha fazla sefer yapılmasını sağlayarak trafik akışını iyileştiriyor ve yoğun gündüz saatlerindeki yükün hafifletilmesine yardımcı oluyor. İyileştirilmiş yönetim, gelecekte trafik sıkışıklıklarının daha iyi önlenmesine yol açacak ve nihayetinde tüm sürücülere fayda sağlayacak.

Yapay zeka depoda güvenilir tahminler yapılmasını sağlar.

Ancak yapay zekanın etkilediği tek alan nakliye lojistiği değil. Yapay zeka sayesinde depolama alanında da çığır açan yenilikler ortaya çıkıyor. Otomatik alma sistemleri yazılım . Yükleriyle depo içinde bağımsız olarak hareket eden sürücüsüz taşıma sistemleri (AGV'ler) giderek daha fazla otonom olarak çalışırken, yapay zekanın kullanımı tüm intralojistik süreç zincirinde devrim yaratabilir. Bu çok önemli, çünkü sürekli büyüyen e-ticaret sektörünün yönlendirdiği büyüyen zorluklarla başa çıkmak için giderek daha esnek ve daha hızlı sistemlere ihtiyaç duyuluyor. Yapay zeka tam da bu noktada devreye giriyor ve iş akışlarını optimize etmenin yollarını belirlemek için mevcut büyük miktardaki verileri analiz ediyor.

Yapay zekanın çalışma prensibi

• Tüm bilgiler ve mevcut durumlar yapay zeka veritabanına kaydedilir.
• Entegre filtreler, hayal edilemeyecek miktarda gerçek zamanlı bilgiye son derece hızlı erişim sağlar.
• Bunlar, kendi (programlanmış) kriterlerine göre sınıflandırılır.
• Bilgiler artık içeriğine göre değil, kalıplarına göre tanınıyor ve analiz ediliyor.
• Verilere dayanarak, yapay zeka yanıtları düzenler ve yapılacak eylemlere karar verir.
• Sisteme ne kadar çok yeni veri girerse, sistem o kadar çok "öğrenir" (derin öğrenme).

İntralojistikte, bir olayın gerçekleşme olasılığını olabildiğince doğru bir şekilde tahmin etmek, yapay zekanın temel görevlerinden biri olacaktır. Yapay zeka sistemi, sipariş davranışını analiz ederek gelecekteki satın alımları tahmin eder ve bu da daha hızlı sevkiyat süreçlerine yol açar. Sonuç olarak, gelen müşteri siparişleri daha teslim alınmadan önce toplanır ve sevkiyata hazırlanır. Amazon, yıllardır bu teknolojiyi geliştirmek için deneyler yapıyor ve aynı gün teslimat çağında, siparişlerin müşterilere zamanında ulaşmasını sağladığı için özellikle önemli. Amaç ayrıca, gelecekteki talep dalgalanmalarını daha iyi tahmin etmek ve depo sistemlerini artan veya azalan hacimlere göre hazırlamaktır.

Yapay zekâ, makine veya ekipman bileşenlerinin kalan ömrünü ve optimum bakım sürelerini tahmin ederek öngörücü bakımı da destekler ve bu da depo verimliliği üzerinde olumlu bir etkiye sahip olur. Bu sayede onarım veya değişim işlemleri, düzenli depolama ve geri alma süreçlerini aksatmayacak şekilde erkenden planlanabilir ve programlanabilir. Daha önce gündüz vardiyasında tüm sistemlerin kapatılmasını gerektiren işlemler, artık düşük depo aktivitesiyle hassas bir şekilde tanımlanmış bir zaman aralığında gerçekleştirilebilir.

Gelecekte yapay zeka, sistemlerin daha az programlanmasına ve bunun yerine verilerden ve davranışlarından sürekli olarak daha iyi öğrenmek için daha fazla eğitilmesine yol açacak.

İnsanların yakında depolarda tamamen ortadan kalkacağını düşünenler için rahat olsun. Tüm bu zekaya rağmen, sistemlerin hala izlenmesi gerekiyor. Robotik gibi teknolojiler kavrama konusunda henüz yeterince gelişmediğinden, depo tesislerinin tamamen otomatik olarak yönetilebileceği bir noktada değiliz. Yine de, yapay zekanın intralojistikte belirleyici bir rol oynayacağını rahatlıkla söyleyebiliriz. Asıl soru, bunu ne zaman başarabileceği. Teknolojik gelişimin hızlı temposu göz önüne alındığında, Bill Gates'in öngördüğü 20 yıl biraz uzun görünüyor.