В современных ориентированных на потребителя и требовательных стандартах обслуживания неудивительно, что технологии эволюционировали, чтобы оптимизировать все, от производства до доставки товаров. Например, в сфере логистики и складских запасов обычным явлением становится доставка товаров на следующий день и даже в тот же день. Благодаря инновационным разработкам и передовой промышленной автоматизации в процессах цепочки поставок время доставки было значительно сокращено с эффективностью, которую всего несколько лет назад нельзя было вообразить.

Все это из-за несколько неприятной правды о том, что машинное обучение и ИИ просто более компетентны, когда дело доходит до выполнения работы. Заводы и склады, которые внедрили революционные системы, такие как те, которые предлагает Radwell International Ltd, больше не должны учитывать человеческий фактор и имеют дополнительное преимущество, заключающееся в возможности управлять всеми связанными задачами. экономичным и эффективным способом, который иначе был бы невозможен.

Общеотраслевые преимущества

Машинное обучение было специально разработано для отраслей, которые имеют дело с большими объемами больших данных. Когда дело доходит до анализа и осмысления экстремальных сумм, такие задачи сложны, если не невозможны, без использования ИИ.

• Производство: машинное обучение присутствует прямо на производственных линиях, используя аналитику, чтобы определить, какие продукты пользуются большим спросом и нуждаются в пополнении; или наоборот, какие продукты следует прекратить. Без какого-либо необходимого вмешательства или участия людей производственные линии могут автоматически переключаться на производство желаемого количества любого конкретного продукта.

• Логистика/управление запасами. Общие задачи, такие как сбор, упаковка, отгрузка и отслеживание заказов, упрощаются с помощью сложной системы, способной производить оптимальные объемы заказов.

• Прогнозирование на основе шаблонов: системы машинного обучения могут использовать исторические данные и данные в режиме реального времени для точного прогнозирования будущего спроса на продукты и отгрузки, а затем использовать эти прогнозы для управления запасами и инвентарем в большинстве случаев. экономичный и эффективный способ.

Актуальность этой вековой отрасли только возрастает, и сейчас как никогда важно идти в ногу с ненасытным потребительским спросом и стандартами. Исследователи рынка прогнозируют, что мировая логистическая индустрия достигнет 15,5 триллионов долларов США в ближайшие пару лет. Интернет-торговля, которая сейчас, возможно, является основой всей логистической отрасли, расширяется с невероятной скоростью. По оценкам, более 2,14 миллиарда человек будут участвовать в онлайн-покупках в течение следующих двух лет, и с этим возникнет множество проблем для цепочек поставок.

Любой участник отрасли знает, что лишний час, проведенный на складе, дополнительные несколько миль в пути или еще одна ненужная остановка перед конечным пунктом назначения — все это может привести к огромным гонорарам и потере времени. Автоматизированное машинное обучение может помочь уменьшить такие проблемы.

Бесконечные возможности

Одним из популярных применений интеллектуальных систем инвентаризации является улучшение местоположения продуктов на объектах на основе таких факторов, как частота покупок или популярные пары продуктов. Это приводит к общему сокращению количества перемещений и времени, необходимого для выполнения заказа, а также уменьшению потенциального повреждения продукта.

Сканирование дронами, еще один популярный компонент систем машинного обучения, способен находить, распознавать, подсчитывать и проверять запасы на больших складах, где чрезмерный запас является распространенной проблемой. Сканирование дронами может выполнять те же задачи в пятьдесят раз быстрее, практически без ошибок, устраняя необходимость в часах ручного труда и снижая точность и риски для безопасности.

Использование этих типов роботизированных систем на складах значительно возросло: такие гиганты, как Amazon, Walmart и Alibaba, сообщают о немедленном сокращении эксплуатационных расходов, иногда достигающих 22% на склад.

В отрасли, где скорость и контроль качества являются ключевыми, машинное обучение используется для решения обеих этих проблем. На этапах комплектации заказов и доставки, когда продукты более подвержены повреждениям, машинное обучение может определить прошлую производительность парка, чтобы еще больше улучшить как безопасное обращение с продуктом, так и сформулировать и настроить идеальные каналы сбыта, даже для ужасных дилемма доставки последней мили.

Системы могут учитывать вопросы, связанные с местонахождением кораблей и грузовиков, погодными условиями, дорожным движением и условиями внутригородского транспорта, а также ряд других, казалось бы, незначительных факторов, которые влияют на время доставки. Они также могут приспосабливаться к необычным изменениям спроса в часы пик, например, во время праздников или фестивалей распродаж. Быстрая реакция на такие события, а также дополнительное преимущество прогнозирования рисков до их возникновения — вот что позволяет таким системам работать так хорошо.

Помимо того, что все это очевидно выгодно для самих компаний, это также приносит большую пользу конечным потребителям, поскольку своевременное выполнение заказов в конечном итоге приводит к увеличению товарооборота и удовлетворенности клиентов. Поскольку потребительский спрос является динамичной и быстро меняющейся переменной, интеллектуальные складские системы предназначены для адаптации, чтобы снизить вероятность затоваривания или нехватки товаров. Такие адаптации, при отсутствии программного обеспечения ИИ, обычно требуют ручной оценки людьми, за которыми следуют длительные периоды времени, используемые для планирования и выполнения.

Соответствие требованиям устойчивого развития

Все эти преимущества, безусловно, важные для обеих сторон уравнения доставки, имеют еще одно дополнительное преимущество: окружающую среду.

Грузоперевозки и логистика являются основными источниками вреда окружающей среде и изменения климата из-за большого выброса газов от транспорта. Ожидается, что вклад в загрязнение воздуха будет только продолжать увеличиваться в текущем состоянии, и значительная его часть приходится на ненужные поездки.

По мере повышения эффективности перевозок, а это означает, что большегрузные грузовики должны совершать меньше ненужных поездок, большая часть ущерба и углеродного следа может быть уменьшена. Таким образом, вся индустрия логистики активно продвигается по пути устойчивого развития с помощью ИИ.

Доступная реализация

Трансформация существующих производственных и складских помещений в умные автоматизированные на первый взгляд может показаться масштабным и дорогостоящим шагом. Тем не менее, очень простое рассмотрение снижения эксплуатационных расходов делает все рассмотрение очень простым. Внедрение машинного обучения — это не немедленная трансформация, а скорее многоэтапный план, который начинается с небольших шагов, которые немедленно решают проблемы производительности и обеспечивают ощутимую рентабельность инвестиций.

Даже для предприятий с ограниченным бюджетом интеграция ИИ в различные задачи не должна стоить целое состояние. Готовые решения предлагают многие поставщики промышленной автоматизации, учитывающие потребности разных компаний. В то время как крупные корпорации могут создавать свои собственные системы искусственного интеллекта, сегодня небольшим компаниям очень легко и дешево использовать существующие системы с открытым исходным кодом, такие как TensorFlow от Google.

Для еще более доступной интеграции также целесообразно использовать постепенный подход. Медленное внедрение систем машинного обучения в новые отделы и процессы может привести к более экономичному и плавному переходу, а не к полному преобразованию. Чат-боты являются хорошим примером распространенного инструмента искусственного интеллекта, который сразу же добавляет ценность при очень низких затратах. Обслуживание клиентов, перенаправление запросов и другие взаимодействия с клиентами могут выполняться такими системами вместо большого штата службы поддержки.

Механизмы аналитики — еще один очень эффективный инструмент искусственного интеллекта, который не требует больших инвестиций, но все же может обеспечить невероятные ворота в мир умного бизнеса.

Вопрос о потере работы

Все это кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой, поэтому вполне естественно учитывать возможные риски. Как многим хорошо известно, темы автоматизации и потери работы стали почти синонимами при рассмотрении этой темы.

Это не ново. На протяжении многих десятилетий, задолго до того, как искусственный интеллект и машинное обучение стали общепризнанными понятиями, идея о том, что машины заменят людей, вызывала у людей постоянную озабоченность. Хотя опасения справедливы, они неоднократно опровергались. На самом деле, как убедительно доказывают исторические данные, развитие таких отраслей может значительно ускорить создание рабочих мест и экономическое развитие в целом.

Быстро приближающееся будущее

Мартин Томас, менеджер по маркетингу в Европе в Radwell, сказал: «Последняя часть почти идеальной головоломки систем промышленной автоматизации и машинного обучения заключается в том, что их рост является самоподдерживающимся. Машинное обучение, как следует из названия, означает, что системы, отвечающие за управление этими процессами, постоянно совершенствуются. Благодаря сложным алгоритмам самообучения, интеллектуальным датчикам и облачным технологиям возможности этих машин постоянно расширяются, а погрешность быстро уменьшается.

Поскольку мы только начинаем полностью понимать возможности машинного обучения и промышленной интеграции на основе ИИ, вскоре мы сможем усовершенствовать искусство безупречной, эффективной и превосходной работы на всем пути от производства до поставки. В Radwell International Ltd. мы гордимся тем, что являемся частью революции, и стремимся идти в ногу со стремительным и требовательным характером отрасли».