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物聯(lián)網(wǎng)+人工智能正在改變物流自動(dòng)化

來(lái)源: | 2021-11-02
自動(dòng)化使用技術(shù)來(lái)增強(qiáng)人類在無(wú)數(shù)任務(wù)中的工作量。在物流中,自動(dòng)化的潛力是巨大的,而且好處是顯著的,尤其是當(dāng)運(yùn)營(yíng)經(jīng)歷巨大變化或需求增加時(shí)。擴(kuò)大運(yùn)營(yíng)規(guī)模通常需要額外的員工,而這些員工通常無(wú)法立即投入使用,尤其是在其他行業(yè)也有需求的時(shí)候。對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)做出快速反應(yīng)需要整個(gè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的快速行動(dòng)和額外的能力。

隨著需求的變化,物流自動(dòng)化可以使產(chǎn)能快速增長(zhǎng)。如果有策略地使用,物流自動(dòng)化可以提高生產(chǎn)率,減少人為錯(cuò)誤,提高工作效率。在適當(dāng)?shù)奈锪髯詣?dòng)化軟件、硬件和平臺(tái)資源到位的情況下,在低需求時(shí)期對(duì)運(yùn)營(yíng)支出的影響是最小的,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于維持大量的人力資源。隨著需求的增加,產(chǎn)能已經(jīng)到位,隨時(shí)可以啟動(dòng)。雖然這給了物流公司對(duì)需求變化做出快速反應(yīng)所需的靈活性,但也有機(jī)會(huì)做得更多。

人工智能放大物流自動(dòng)化影響

將人工智能 (AI) 引入物流自動(dòng)化會(huì)放大人工智能的影響。 AI 減少了常見(jiàn)的半技能任務(wù)(例如對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行分類和分類)中的錯(cuò)誤。例如,自主移動(dòng)機(jī)器人 (AMR) 可以改善包裹遞送,包括通常最昂貴的最后一公里遞送。 AI 幫助 AMR 進(jìn)行路線規(guī)劃和特征識(shí)別,例如人員、障礙物、交付門戶和門口。

將物流自動(dòng)化集成到任何環(huán)境中都會(huì)帶來(lái)挑戰(zhàn)。它可以像用動(dòng)力傳送帶替換重復(fù)過(guò)程一樣簡(jiǎn)單,也可以像將協(xié)作、自主機(jī)器人引入工作場(chǎng)所一樣復(fù)雜。當(dāng)人工智能被添加到這個(gè)自動(dòng)化和集成過(guò)程中時(shí),挑戰(zhàn)變得更加復(fù)雜,但好處也會(huì)增加。

隨著解決方案變得更加互聯(lián)并且更加了解流程中的所有其他階段,各個(gè)自動(dòng)化元素的效率也會(huì)提高。將 AI 靠近生成數(shù)據(jù)和采取行動(dòng)的位置,稱為邊緣 AI。邊緣人工智能的采用已經(jīng)重新定義了物流自動(dòng)化。

Edge AI 發(fā)展迅速,其用途不僅限于物流自動(dòng)化。將人工智能置于網(wǎng)絡(luò)邊緣的好處必須與資源的可用性相平衡,例如電力、環(huán)境操作條件、物理位置和可用空間。

信立物聯(lián)網(wǎng)

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