供应链中的人工智能:物流转型的关键

人工智能(AI)是技术的现在和未来。但我们如何实施它，使我们的生产和供应链流程越来越高效?人工智能打开了大量的场景来发现和深入研究。它还提供了探索新的商业机会的可能性，以实现更大的增长、盈利能力和可持续性。说明这一点的一个例子是使用人工智能与数字双胞胎(流程、产品或服务的数字副本)相结合，根据客户的要求进行个性化生产。

什么是人工智能?

人工智能是用机器和计算机系统模拟人类智能．它的目标是创造能像人一样行动的机器。虽然这在几年前看起来像是科幻小说，但它越来越接近成为现实。

人工智能一词是由美国科学家约翰·麦卡锡在1956年创造的。然而，英国数学家艾伦·图灵此前曾通过图灵测试提出了机器是否能像人类一样思考的问题。根据这一标准，机器的智能可以根据它的反应是否与人类的反应相似或可识别来判断。

通过将人工智能应用于软件领域，软件能够在不需要专门编程的情况下改变其行为。

为了实现这一点，人工智能有一个深度神经网络(DNN)，可以分析复杂的信息，如视频、图像和数据集，以便根据接收到的数据进行决定、检测和预测。

根据收集、分析和观察的数据，人工智能系统可以检测模式，进行概率预测，并在某些情况下在没有监督的情况下运行。人工智能被应用于许多领域，如机器视觉和自动语音识别。

创新能否让新技术具备感知、理解和行动的能力，还有待观察。人工智能的最新进展物联网(IoT),机器学习使机器能够处理图像、声音和声音;他们分析获得的数据，据此做出决策，并在现实世界中执行行动。

促进人工智能发展的因素有三个

• 对处理能力的无限访问．云在存储空间、数据管理和控制的速度和安全性方面具有灵活性、弹性和效率，因此一直是数据智能背后的驱动力。
• 数据智能(大数据)的兴起。这不仅是存储大量信息的问题，而且是管理和利用信息的问题。
• 专业硬件的激增为AI供电，如GPU计算、FPGA和TPU。在分析数据时，这些工具更快更高级。

人工智能的前提之一是确保生产过程越来越高效

人工智能是如何实现的?

人工智能在我们的日常生活和专业领域的应用都是一个日益增长的现象。全球领先的市场研究和咨询公司高德纳(Gartner)对约200名IT和商业专业人士进行的一项研究显示，24%的受访企业增加了对人工智能的投资，42%的企业自2019冠状病毒病开始以来保持不变。

“尽管面临危机，但企业对人工智能的投资有增无减。”高德纳公司的杰出副总裁分析师弗朗西斯·卡拉穆齐斯说。报告补充说，79%的受访者肯定他们的组织正在探索或测试人工智能项目，而只有21%的人表示他们的人工智能计划处于生产阶段。

到目前为止，大多数企业都投资于自动化来加强他们的发展。然而，人工智能领域的最新进展突显出这样一个事实:如果企业想要与竞争对手区别开来，就需要走得更远，利用机器智能的潜力。

人工智能开发和实施阶段

• 选择应用领域．首先，列出可能使用该技术的领域。为此，有必要为每个用例确定专家，并验证有效数据源和数据的存在kpi提供有关进展的客观数据。
• 应用领域的优先级．除了预测在实施人工智能时可能出现的困难(例如缺乏足够的数据或不可能实现改进)之外，还要估计每个确定的案例对业务的价值。在对现有程序的改进已逐步实施之前，不应进行彻底的改变。
• 将应用领域分组．应用程序字段应该根据提供它们的数据进行分组，以便它们可以一起工作，而不是孤立地工作。
• 实现．应该使用任何使用编程语言(如CRISP-DM)的项目实现方法。如果公司在实现该技术方面缺乏经验，最好是与具有该领域技术专长的合作伙伴合作。
• 评估．在测试数据集中确定AI原型的应用是否真正增强了需要改进的kpi。
• 发射．一旦成功地评估了解决方案，就必须以受控的方式推出它，以检查测试结果是否与现实相匹配。换句话说，有必要验证系统是否正确地适应从真实环境接收的数据。
• 全面部署．这包括系统的完整推出，然后转移到下一组应用程序领域。

人工智能使探索新的商业机会成为可能，以实现进一步的增长、盈利能力和可持续性

人工智能在物流中的应用

虽然人工智能在物流中的应用仍在开发中，但预计在未来几年内将达到最大潜力。无论如何，一些做法已经在该领域站稳了脚跟:

• 消费趋势预测．人工智能利用大数据用于物流目的:它交叉引用内部信息，如销售数据，以及从论坛、社交媒体和其他互联网来源提取的数据。因此，系统可以对用户的消费意愿进行推断，从而预测需求行为。这有助于实施预见性物流，避免缺货和储存多余的商品。这是减少资源浪费的好方法。
• 存储操作自动化．人工智能在物流领域的最佳例子之一是vwin.com德赢 ．它们结合了两个基本系统:仓库自动化和仓库管理软件。他们共同确保物流整合运输和存储运动以及运营管理。随着时间的推移，这种工作共享会生成持续分析的模式。通过这种方式，人工智能有助于优化资源，并在流量变化的情况下纠正移动。
• 选择最有效的运输路线．人工智能大大简化了物流运输的协调。一方面，WMS保存了公司设施的数字x射线，并记录了所有发生的内部物流运动。人工智能处理这些数据并组织运动，包括自动驾驶汽车对周围环境做出反应并根据需要调整路线的运动，以及操作员在处理设备的辅助下的运动。另一方面，人工智能还管理货物运输车队，解释最新的交通信息，并将其纳入现场系统。利用这些数据，该软件绘制出运送各种订单的最合适路线;如果发生意外，还能实时调整行程。
• 加强供应链数据管控．自动化供应链流程——由人工智能增强——为实时管理库存、即时发布供应订单和准确监控订单等操作打开了大门。同样，数据集成和改进可追溯性系统意味着企业可以满足用户的了解需求。例如，典型的“我点的菜呢?”关于通过电子商务零售商购买包裹的问题，可以通过实施人工智能聊天机器人快速有效地解决。

有了人工智能，企业可以实时盘点库存，发布即时供应订单，并准确监控订单

Mecalux如何实现AI?

Mecalux软件解决方案工作在多个应用领域，以增加价值简单的世界媒体峰会该公司的仓储管理系统在全球运营着大约1200家工厂。以下是该组织正在开展工作的一些领域:

改进了电子商务仓库的拣选

电子商务设施的挑战之一是管理大量发出的订单。因此，在挑选构成每个订单的sku时，优化操作员路由是极其重要的。

人工智能的应用使系统能够根据每个特定的顺序向每个操作员发出指令。该系统可以通过基于历史的学习来做到这一点。这可以实现最大效率，特别是在电子商务设施等具有密集拣选操作的仓库中。

预测系统优化订单拣选

基于对历史数据的分析，应用于Easy WMS的人工智能可用于预测准备新订单所需的时间。预测系统的主要目标是根据进入系统的订单类型和组成每个订单的项目，提前估计分配给挑选的时间。

此外，作为Easy WMS的一部分，仓库执行系统(WES)能够决定何时以及如何向操作员发布拣选订单，从而确保持续的工作流(订单流)。

标签和可追溯性验证

与图像识别系统一起，人工智能可以帮助自动检测包装过程中的序列号。例如，它有助于识别与酒瓶及其相关盒子的原产地名称有关的序列号。

该系统识别哪些标有原产地名称序列号的物品需要放在传送带上装入箱子。当瓶子沿着传送带移动时，它还能识别序列号，这有助于确定特定瓶子被放置在哪个盒子里。

人工智能在图像识别中的应用极大地改善了当前的硬件设备。

会话式用户界面

Mecalux将很快整合一种机制，通过电子邮件、Skype和Telegram等平台咨询KPI仪表板和结果。

该系统的优点是用户可以通过互联网连接从世界任何地方立即访问仓库生产力数据，以灵活的方式导航仪表板。

Mecalux推广人工智能

人工智能是我们日常生活和物流的一部分，这是不言而喻的。还有一种观点认为，技术是进一步改善供应链流程的盟友。出于这些原因，Mecalux花了数年时间开发技术创新项目，并将其成果应用于改善仓库管理。它的最终目标是提高客户的效率和盈利能力。