供應鏈中的人工智能:物流轉型的關鍵

人工智能(AI)是技術的現在和未來。但我們如何實施它，使我們的生產和供應鏈過程越來越高效?人工智能打開了大量的場景供我們發現和深入研究。它還提供了探索新的業務機會的可能性，以實現更大的增長、盈利能力和可持續性。說明這一點的一個例子是，將人工智能與數字雙胞胎(流程、產品或服務的數字副本)結合使用，根據客戶的要求進行個性化生產。

什麼是人工智能?

人工智能是用機器和計算機係統模擬人類智能．它的目標是創造能像人一樣行動的機器。雖然這在幾年前看起來像是科幻小說，但它正越來越接近成為現實。

人工智能一詞是美國科學家約翰·麥卡錫在1956年創造的。然而，英國數學家艾倫·圖靈(Alan Turing)此前曾通過圖靈測試提出了一個問題:機器是否能像人類一樣思考。根據這一標準，可以根據機器的反應是否與人類的反應相似或可識別來判斷機器的智能。

通過將人工智能應用到軟件領域，軟件可以在不需要專門編程的情況下改變其行為。

為了實現這一點，人工智能有一個深度神經網絡(DNN)，可以分析視頻、圖像和數據集等複雜信息，以便根據接收到的數據進行決定、檢測和預測。

根據收集到的數據、分析和觀察，AI係統可以檢測模式、進行概率預測，並在某些情況下無需監督即可運行。人工智能應用於許多領域，如機器視覺和自動語音識別。

創新是否會使新技術具備感知、理解和行動的能力，還有待觀察。人工智能的最新進展物聯網(IoT),機器學習使機器能夠處理圖像、聲音和聲音;他們分析獲得的數據，做出相應的決策，並在現實世界中執行行動。

三個因素促進了人工智能的發展

• 無限訪問處理能力．雲在存儲空間、數據管理和控製的速度和安全性方麵具有靈活性、彈性和效率，因此它一直是數據智能背後的驅動力。
• 數據智能(大數據)的崛起。這不僅是存儲大量信息的問題，也是管理和利用信息的問題。
• 專業硬件的普及為GPU計算、FPGA、TPU等AI供電。在分析數據方麵，這些工具要快得多，也先進得多。

人工智能的前提之一是確保生產過程越來越高效

人工智能是如何實現的?

在我們的日常生活和職業世界中，人工智能的應用是一個日益增長的現象。據全球市場研究和谘詢領域的領導者高德納(Gartner)針對約200名IT和商業專業人士進行的一項研究顯示，自新冠疫情開始以來，24%的受訪企業增加了對AI的投資，42%的企業保持不變。

“盡管麵臨危機，但企業對人工智能的投資仍有增無減。”高德納傑出副總裁分析師弗朗西斯·卡拉莫茲說道。報告補充說，79%的受訪者肯定他們的組織正在探索或測試人工智能項目，而隻有21%的人表示他們的人工智能項目處於生產階段。

到目前為止，大多數企業都投資於自動化以加強他們的發展。盡管如此，人工智能領域的最新進展突顯出一個事實:如果企業想要與競爭對手區別開來，就需要走得更遠，充分利用機器智能的潛力。

AI開發和實施階段

• 選擇應用領域．首先，列出可能使用該技術的領域的清單。為此，有必要為每個用例識別專家，並驗證有效數據源和的存在kpi提供有關進展的客觀數據。
• 優先考慮應用領域．除了預測實現AI時可能出現的困難(例如缺乏足夠的數據或不可能實現改進)之外，還要估計所確定的每個案例對業務的價值。在對現有流程的改進已逐步實施之前，不應進行徹底的更改。
• 將應用領域分組．應用程序字段應該根據提供它們的數據進行分組，以便它們可以一起處理，而不是單獨處理。
• 實現．應該使用任何使用編程語言(如CRISP-DM)的項目實現方法。如果公司缺乏實現該技術的經驗，最好與在該領域具有技術專長的合作夥伴合作。
• 評估．在測試數據集中確定AI原型的應用是否真的增強了需要改進的kpi。
• 發射．一旦成功地評估了解決方案，就必須以一種受控的方式推出它，以檢查測試結果是否與現實相符。換句話說，有必要驗證係統是否正確地適應從真實環境中接收到的數據。
• 全麵部署．這包括係統的完整推出，然後轉移到下一組應用程序領域。

人工智能使探索新的商業機會成為可能，以實現進一步增長、盈利和可持續性

人工智能在物流中的應用

雖然人工智能在物流中的應用仍在開發中，但預計在未來幾年將達到最大潛力。無論如何，有些做法已經在該行業站穩了腳跟:

• 消費趨勢預測．人工智能利用大數據出於物流目的:它交叉引用內部信息，例如銷售數據，以及從論壇、社交媒體和其他互聯網來源提取的數據。因此，係統可以對用戶的消費意願進行推斷，從而預測需求行為。這有助於實施預見性物流，避免庫存和多餘商品的儲存。這是減少資源浪費的好方法。
• 存儲操作的自動化．人工智能在物流領域的最好例子之一是自動化倉庫．它們結合了兩個基本係統:倉庫自動化和倉庫管理軟件。它們共同確保了物流，將運輸和儲存運動以及運營管理結合起來。這種工作共享會隨著時間的推移生成持續分析的模式。通過這種方式，人工智能有助於優化資源，並在流量變化的情況下糾正移動。
• 運輸路線的選擇和最有效的移動．人工智能大大簡化了物流運輸的協調。一方麵，WMS保存公司設施的數字x射線，並記錄所有發生的內部物流活動。人工智能處理這些數據並組織行動，包括自動駕駛汽車對周圍環境做出反應並根據需要調整路線的行動，以及在操作設備的幫助下操作人員的行動。另一方麵，人工智能還管理貨物運輸車隊，解釋最新的交通信息，並將其納入現場係統。利用這些數據，軟件繪製出運送各種訂單的最合適路線;如果發生事故，還可以實時調整行程。
• 更嚴格的供應鏈數據控製．的自動化供應鏈通過人工智能增強的流程為實時管理庫存、即時發布供應訂單、準確監控訂單等操作打開了大門。同樣，數據集成和改進可追溯性係統意味著企業可以滿足用戶的了解需求。例如，典型的“我點的菜呢?”的問題，通過電子商務零售商購買的包裹可以通過人工智能聊天機器人快速有效地解決。

通過人工智能，企業可以實時清點庫存，即時發布供應訂單，並準確監控訂單

Mecalux如何實現AI?

Mecalux軟件解決方案工作在幾個應用領域，以增加價值簡單的世界媒體峰會該係統管理著全球約1200家工廠。以下是它正在發揮作用的一些領域:

改進了電子商務倉庫的揀選

電子商務設施的挑戰之一包括管理大量發出的訂單。因此，在挑選構成每個訂單的sku時，優化操作員路線是極其重要的。

人工智能的應用使係統能夠針對每個特定訂單向每個操作員下達指令。係統可以通過基於曆史的學習做到這一點。這樣可以達到最大的效率，特別是在電子商務設施等具有密集揀貨操作的倉庫中。

優化訂單選擇的預測係統

基於對曆史數據的分析，應用於Easy WMS的AI可以用於預測準備新訂單所需的時間。預測係統的主要目標是根據進入係統的訂單類型和組成每一個訂單的商品提前估計分配給挑選的時間。

此外，倉庫執行係統(WES)作為Easy WMS的一部分，能夠決定何時以及如何將揀選訂單釋放給操作員，從而確保持續的工作流(訂單流)。

標識和可追溯性驗證

與圖像識別係統一起，人工智能可以幫助自動檢測包裝過程中的序列號。例如，它有助於識別與酒瓶及其相關盒子的原產地名稱有關的序列號。

該係統識別哪些帶有原產地名稱序列號的物品需要被放在傳送帶上，裝入盒子。當它們沿著傳送帶移動時，它還能識別序列號，這有助於確定特定瓶子被放置在哪個盒子裏。

人工智能在圖像識別中的應用大大改進了現有的硬件設備。

會話的用戶界麵

Mecalux將很快加入一種機製，通過電子郵件、Skype和Telegram等平台谘詢KPI儀表板和結果。

該係統的優點是，用戶可以在世界上任何地方通過互聯網連接立即訪問倉庫生產率數據，以靈活的方式導航儀表板。

Mecalux促進人工智能

人工智能是我們日常生活和物流的一部分，這是不言而喻的。還有一種觀點認為，技術是進一步改善供應鏈流程的盟友。基於這些原因，Mecalux花了數年時間開發技術創新項目，並將其成果應用於改善倉庫管理。它的最終目標是提高客戶的效率和盈利能力。