Штучний інтелект – чи скоро штучний інтелект керуватиме складом?

Опубліковано: 10 лютого 2018 р. / Оновлено: 9 вересня 2018 р. – Автор: Konrad Wolfenstein

Штучний інтелект у логістиці та інтралогістиці – @istockphot | PhonlamaiPhoto

Штучний інтелект – чи скоро штучний інтелект керуватиме складом?

Facebook планує використовувати чат-ботів зі штучним інтелектом особистостей –  Алгоритми ШІ допомагають розшифрувати стародавній рукопис Войнича – ШІ ​​маніпулює сценами фільмів і змінює обличчя акторів за бажанням

Значний вплив на ринок праці

Білл Гейтс, засновник Microsoft та ІТ-провидець, прогнозує революцію штучного інтелекту протягом наступних 20 років, яка повністю змінить ринок праці. Завдання, які зараз виконують люди, можуть бути перейняті роботами або програмними системами. Це стосується не лише водіїв таксі чи вантажівок, яких незабаром можуть замінити системи автономного водіння. Такі професії, як офісні працівники, податкові консультанти, юристи та навіть лікарі, також загрожують цими потрясіннями. Наразі навіть дослідники чи ІТ-експерти не можуть передбачити темпи та масштаби цієї нової цифрової революції. Не дивно, що невизначеність є поширеною, враховуючи ці прогнози. Однак важливо розвіяти побоювання людей щодо штучного інтелекту, оскільки він допоможе покращити та впорядкувати багато економічних процесів і процедур.

Логістична галузь може отримати велику користь від штучного інтелекту.

Безперечно, перші помітні наслідки впровадження штучного інтелекту (ШІ) транспортну логістику, коли перші безпілотні вантажівки почнуть рухатися автомагістралями. Це не означає, що водії стануть застарілими. Навпаки, цей розвиток обіцяє надзвичайну можливість для їхньої роботи стати більш різноманітною в майбутньому. Замість того, щоб їздити зі швидкістю 90 км/год автомагістралями, як раніше, вони тепер можуть виконувати адміністративні завдання та контролювати ШІ під час керування. Галузь в цілому також виграє, оскільки алгоритми ШІ забезпечують оптимальне використання вантажівок, уникають порожніх рейсів та забезпечують прозоре ціноутворення для клієнтів. Перерви на сон скорочуються, що призводить до подальшої економії коштів. Це дозволяє здійснювати більше поїздок вночі, покращуючи рух транспорту та допомагаючи зменшити навантаження в години пік у денний час. Покращене управління призведе до кращого запобігання заторам у майбутньому, що зрештою принесе користь усім водіям.

Штучний інтелект забезпечує надійні прогнози на складі.

Але штучний інтелект впливає не лише на транспортну логістику. Завдяки штучному інтелекту з'являються новаторські інновації у складському господарстві. Навіть на сучасних складах з автоматизованими системами пошуку. Хоча з'являється все більше автономно працюючих безпілотних транспортних систем (AGV), які самостійно переміщуються по складу зі своїми вантажами, використання штучного інтелекту може революціонізувати весь ланцюг внутрішньологістичних процесів. Це важливо, оскільки завдяки постійно зростаючому програмного забезпечення потрібні все більш гнучкі та швидші системи для вирішення зростаючих викликів. Саме тут на допомогу приходить штучний інтелект, оскільки він аналізує величезні обсяги доступних даних, щоб визначити шляхи оптимізації робочих процесів.

Надійне прогнозування та планування за допомогою штучного інтелекту – @istockphot | PhonlamaiPhoto

Принцип роботи ШІ

• Вся інформація та поточні стани записуються в базу даних штучного інтелекту
• Інтегровані фільтри забезпечують надзвичайно швидкий доступ до неймовірних обсягів інформації в режимі реального часу
• Вони класифікуються відповідно до власних (запрограмованих) критеріїв
• Інформація більше не розпізнається та аналізується на основі її змісту, а на основі її закономірностей
• На основі даних ШІ організовує відповіді та приймає рішення щодо дій
• Чим більше нових даних надходить, тим більше система «навчається» (глибоке навчання)

У внутрішньологістиці одним із головних завдань штучного інтелекту буде якомога точніше прогнозування ймовірності виникнення події. Аналізуючи поведінку замовлень, система штучного інтелекту робить висновки про майбутні покупки, що призводить до швидших процесів доставки. В результаті, вхідні замовлення клієнтів комплектуються та готуються до відправлення ще до їх отримання. Amazon роками експериментує з удосконаленням цієї технології, і вона особливо важлива в епоху доставки в той самий день, оскільки гарантує, що замовлення надходять до клієнтів вчасно. Метою також є краще прогнозування майбутніх коливань попиту та відповідна підготовка складських систем до збільшення або зменшення обсягів.

Штучний інтелект також підтримує прогнозне обслуговування, прогнозуючи залишковий термін служби та оптимальні терміни обслуговування машин або компонентів обладнання, що позитивно вплине на продуктивність складу. Це дозволяє планувати ремонт або заміну завчасно, щоб не порушувати регулярні процеси зберігання та вилучення. Те, що раніше вимагало вимкнення цілих систем протягом денної зміни, тепер можна виконувати в точно визначений часовий інтервал з низькою активністю складу.

У майбутньому штучний інтелект призведе до того, що системи будуть менше програмуватися, а натомість більше навчатися безперервно та краще навчатися на основі даних та їхньої поведінки.

Той, хто вважає, що люди незабаром повністю зникнуть на складах, може бути спокійним. Незважаючи на весь інтелект, системи все ще потребують моніторингу. Ми ще не досягли точки, коли складські приміщення можна буде повністю автоматично керувати, оскільки, наприклад, робототехніка ще недостатньо розвинена в галузі захоплення. Тим не менш, можна з упевненістю сказати, що штучний інтелект відіграватиме визначальну роль у внутрішньологістиці. Ключове питання полягає в тому, коли він зможе це зробити. Враховуючи швидкі темпи розвитку технологій, навіть 20 років, передбачені Біллом Гейтсом, здаються дещо довгими.