Масштабируемость бизнеса сильно зависит от того, какие системы вы внедрили. Предприятия, которые по-прежнему полагаются на ручной ввод товарно-материальных ценностей в электронные таблицы, не могут иметь точную оценку продукта, который у них есть. Итак, каково решение? На самом деле это довольно просто: ваши данные должны использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и науки о данных.
Умный склад сочетает в себе различные взаимосвязанные технологии для формирования экосистемы, в которой вся бизнес-операция, от поставки до доставки, управляется искусственным интеллектом. Товары поступают на склад, идентифицируются и сортируются, обрабатываются, упаковываются и готовятся к отгрузке — все автоматически и с минимальной погрешностью. Управление складом станет более гибким, с более быстрым реагированием на логистические потребности в материалах и персонале, а также более масштабируемым с точки зрения поиска новых решений для увеличения объема и потока продукции.
Применение ИИ на складе
Полностью автоматизированное складирование еще не реализовано, но вот некоторые из способов, которыми ИИ изменит управление складом:
Отслеживание запасов и управление ими
Компьютерное зрение и ИИ можно использовать для отслеживания запасов на складе. Камеры могут быть установлены в различных точках склада для наблюдения за местонахождением товаров. Алгоритмы искусственного интеллекта затем можно использовать для анализа видеозаписей и определения местоположения каждого предмета, что упрощает отслеживание и управление уровнями запасов. RFID (радиочастотная идентификация) заменяет бумажные следы и сканеры штрих-кодов для организации и контроля запасов, отслеживания продуктов с помощью цифровых меток и обеспечения более точного и точного управления запасами.
Обнаружение дефектов и аномалий
С точки зрения инспекции компьютерное зрение меняет правила игры для логистических компаний. Вместо того, чтобы проверять каждую посылку вручную, они могут позволить машинам выполнять эту работу и сосредоточиться на более сложных и важных задачах. Модели искусственного интеллекта, обученные изображениям безупречных продуктов, быстро обнаруживают любой дефект или аномалию. На основе выходных данных система на основе компьютерного зрения принимает автономное решение о перенаправлении предмета на ручную проверку. Такое решение разгружает сотрудников, помогая компании поддерживать самые высокие показатели удовлетворенности клиентов.
Сбор заказов
Компьютерное зрение и ИИ можно использовать для оптимизации процесса комплектации заказов. Камеры могут быть установлены для захвата изображений продуктов, которые затем могут быть проанализированы алгоритмами искусственного интеллекта для определения товаров, которые необходимо выбрать для каждого заказа. Это может помочь сократить время, необходимое для выполнения заказов, и повысить точность процесса комплектования. Некоторые машины теперь могут даже сами упаковывать продукты, используя ИИ для оптимизации пространства и материалов.
Автономные роботы
ИИ уже трансформирует склады с помощью роботов, которые могут забирать товары и перераспределять их за долю времени, которое требуется людям. Компьютерное зрение можно использовать, чтобы автономные транспортные средства могли передвигаться по складу. Камеры и датчики могут использоваться, чтобы помочь транспортным средствам объезжать препятствия и находить наиболее эффективный маршрут к месту назначения. Это может помочь сократить время, необходимое для перемещения товаров по складу, и повысить общую эффективность работы.
Профилактическое обслуживание
ИИ можно использовать для анализа данных с датчиков и камер на складе, чтобы предсказать, когда оборудование может выйти из строя. Это может помочь предотвратить простои и снизить затраты, связанные с техническим обслуживанием и ремонтом. Алгоритмы машинного обучения позволяют детально прогнозировать движение запасов и управлять ими для точной настройки обработки материалов. Таким образом можно сократить количество ошибок оператора и время обработки с соответствующим повышением общей эффективности и производительности.
Аннотации данных для управления складом на основе ИИ
Управление складом и запасами являются важнейшими компонентами управления цепочками поставок, которые включают систематическое хранение и отслеживание товаров и продуктов. Решения на основе ИИ могут значительно повысить эффективность и точность управления складом и запасами, что приведет к улучшению обслуживания клиентов, снижению затрат и увеличению прибыли.
Для обучения модели на основе ИИ для управления складом и запасами данные собираются из различных источников, включая исторические данные о запасах, данные о продажах и данные о доставке. Затем данные предварительно обрабатываются, очищаются и систематизируются для устранения любых несоответствий, ошибок или дубликатов. Именно здесь вступают в действие наши службы аннотирования данных, поскольку они могут помочь в обеспечении точности и полноты данных.
После предварительной обработки и очистки данные разбиваются на наборы для обучения, проверки и тестирования. Учебный набор используется для обучения модели на основе ИИ, а наборы для проверки и тестирования используются для оценки производительности модели.
Затем модель на основе ИИ разрабатывается с использованием комбинации контролируемых и неконтролируемых методов обучения. Для контролируемого обучения используются аннотированные данные, которые помечены правильным выводом. Наши службы аннотирования данных могут предоставить необходимые размеченные данные для контролируемого процесса обучения. Для неконтролируемого обучения модель обучается на неразмеченных данных, а алгоритм учится распознавать закономерности и взаимосвязи в данных.
После того, как модель обучена, она тестируется, чтобы убедиться, что она работает точно и стабильно. Затем модель внедряется в систему управления складом и запасами, где ее можно использовать для оптимизации уровня запасов, сокращения случаев отсутствия на складе, сокращения сроков доставки и сведения к минимуму избыточных запасов.
TagX может сыграть решающую роль в подготовке данных, необходимых для обучения моделей на основе ИИ для управления складом и запасами. Обладая точными и полными данными, модели на основе ИИ могут значительно повысить эффективность и результативность управления складом и запасами, что приведет к улучшению бизнес-результатов.
Преимущества ИИ на складе
ИИ, без сомнения, революционная технология. Если ИИ в настоящее время не используется на вашем складе, возможно, пришло время начать. Вот несколько немедленных и долгосрочных способов, с помощью которых искусственный интеллект может улучшить ваши бизнес-операции:
Улучшенная производительность
Хотя потребность в человеческом труде будет всегда, есть задачи, которые роботы для автоматизации склада могут выполнять быстрее и точнее. Системы на базе ИИ могут оптимизировать задачи и оптимизировать операции, что приводит к повышению эффективности и сокращению времени выполнения работ. Например, автоматизированные системы комплектования могут повысить скорость и точность комплектования, сократив время и трудозатраты, необходимые для ручных процессов.
Безопасное рабочее место
Инструменты ИИ могут постоянно контролировать среду и действия на складе. Они могут оценивать действия и присваивать им оценку риска. Задачи с высоким риском можно делегировать роботам, предоставив людям возможность выполнять более безопасные обязанности. Например, автономные мобильные роботы могут перемещаться по полу склада и избегать препятствий, уменьшая потребность во вмешательстве человека и сводя к минимуму риск столкновений.
Экономия затрат
Внедрение ИИ-решений может сократить расходы вашей компании за счет повышения эффективности и снижения складских издержек. Эти системы могут помочь складам сократить расходы за счет оптимизации рабочих процессов и минимизации отходов. Например, алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать модели спроса и оптимизировать уровни запасов, снижая затраты на хранение избыточных запасов.
Простое управление запасами
ИИ может помочь вашему складу определить рыночные условия, что позволит вам лучше управлять своими запасами. Решения на основе искусственного интеллекта могут упростить управление запасами, предоставляя информацию об уровнях запасов, местоположении и перемещениях в режиме реального времени. Это помогает менеджерам склада оптимизировать уровень запасов и сократить дефицит, а также свести к минимуму риск затоваривания.
Расширенный клиентский опыт
Склады с искусственным интеллектом могут улучшить общее качество обслуживания клиентов за счет более быстрой доставки и более точного выполнения заказов. Это помогает компаниям отличаться от конкурентов и повышать удовлетворенность клиентов. Компании могут лучше понимать свою текущую ситуацию, выявлять закономерности и разрабатывать стратегические планы с помощью алгоритмического анализа, предоставляемого ИИ.
Ключевые выводы
Использование автоматизированного управления запасами может помочь как в физических задачах, таких как перемещение и отслеживание товаров, так и в более сложных задачах, где данные и расширенные знания необходимы для безошибочного планирования и прогнозирования спроса. Это экономит затраты и рабочую силу, а также может обеспечить дополнительную безопасность за счет систем мониторинга, которые уведомляют вас о любых потенциальных программах-вымогателях или кибератаках.
По мере роста бизнеса методы на основе ИИ станут необходимы для улучшения запасов и защиты срок роста. Наряду с мощным облаком для защиты ваших данных и быстрого запуска рабочих нагрузок использование ИИ будет иметь важное значение для успеха вашего бизнеса. Опередите игру уже сегодня, внедрив управление запасами с помощью искусственного интеллекта с помощью TagX.
