Искусственный интеллект в логистических операциях

Логистические процессы изобилуют повторяющимися, но необходимыми задачами для завершения цикла цепочки поставок. Чтобы справиться с такой работой, в секторе вырос спрос на решения на основе искусственного интеллекта для организации и эксплуатации складов", - говорит Фабиан Аудисио, CRO (Chief Revenue Office) компании Boreal 4.0, который считает, что »развитие решений на основе искусственного интеллекта не собирается останавливаться. С каждым днем мы будем видеть все больше и больше систем, которые будут выполнять подобные, в общем-то, повторяющиеся задачи, но с более тонкой составляющей". Однако глава отдела продаж и маркетинга технологической компании отметил, что »утопично думать, что искусственный интеллект заменит человека, потому что кто-то должен обучать систему, чтобы она могла выполнять свою работу. Если вы введете другой элемент, оборудование не будет знать, что это такое, и будет квалифицировать его как неопределенный, пока человек не научит его". Руководитель пояснил, что »есть две большие области, в которых программное обеспечение использует ресурсы искусственного интеллекта. Первая - это оборудование машинного зрения, то есть сканеры, которые могут считывать штрих-коды, определять размер коробок или упаковок и сортировать. Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект, ведь эти приложения призваны узнать, как выглядит маленькая коробка, отличить ее от большой или идентифицировать пакет. Как правило, это программное обеспечение поставляется с определенными заученными шаблонами о том, что такое картонная коробка, пластиковая коробка и другие элементы, поэтому на этапе внедрения каждый раз, когда оборудование обнаруживает что-то неизвестное ему, например, конкретную обертку или коробку определенной модели, в него можно загрузить эти новые шаблоны, чтобы оно обучалось и со временем классификация становилась более точной", - сказал он. «Искусственный интеллект также используется в автономных роботах, о которых Аудисио сказал: »Эти машины учатся по мере того, как меняются обстоятельства на складе. Система учитывает тенденции, поэтому она может определить, какие товары имеют наибольший оборот, и разместить их ближе к выходным станциям, где находятся люди, чтобы комплектация происходила быстрее". Среди прочих функций, по его словам, система »может узнать, какие товары комплектуются вместе. Например, в решении для электронной коммерции это может быть мобильный телефон с чехлом, кабелем и дополнительным аккумулятором. Учитывая такие особенности поведения, робот размещает операторов на близлежащих полках, что делает процесс отправки более быстрым и универсальным". Что касается маршрутов на складе, то, по его словам, робот „узнает, по какому из них он может двигаться быстрее, и выбирает его“. Это самые яркие примеры применения искусственного интеллекта на сегодняшний день. Их гораздо больше, но мы пока не используем их на разовой основе. Подобные технологии продолжают развиваться и не останавливаются, так что в будущем мы увидим еще много нового". Менеджер по продажам и маркетингу компании Boreal подчеркнул, что »сегодня в Аргентине заказчик больше всего озабочен достижением эффективности в работе, что напрямую отражается на затратах. Но пока нет четкого спроса на внедрение искусственного интеллекта в их задачи, хотя все больше приложений используют процедуры, обучающиеся на лету". Что касается областей, в которых чаще всего применяется искусственный интеллект, он сказал, что „в основном он используется в логистике и производстве, где многие устройства начинают применять искусственный интеллект“. Что касается производственных процессов, он пояснил: »Для сборки определенных продуктов устанавливаются маршруты, при этом сканеры искусственного зрения исправляют ошибки оператора в любой процедуре или пропускают шаг в установленном порядке. Таким образом, это не супервизор, а интеллектуальный компьютер, который контролирует и предупреждает, что работа не может продолжаться до тех пор, пока ошибка не будет исправлена". Однако он исключил, что эта технология призвана заменить человеческий труд. «В действительности, благодаря развитию процессоров и большому количеству программного обеспечения, можно использовать эти процедуры прогнозирования или исчерпывающего пересмотра, но эти системы должны быть демистифицированы, потому что если вы не загрузите исходные данные и не обучите их, оборудование не будет работать», - подчеркнул он. Что касается роботов, Аудизио определил их как «компьютеры с колесами или руками», поэтому «сила этого типа решений заключается в программном обеспечении. Система учится размещать то, что пользуется наибольшим спросом, рядом друг с другом, а то, что не продается, она размещает подальше. Эту динамику можно придать за несколько часов, кроме того, в процессы добавляется статистика за предыдущие годы, что дает очень интересные возможности». Все это на уровне программного обеспечения, чему, безусловно, способствуют очень быстрые процессоры, объективы машинного зрения с очень высоким разрешением и большой точностью, в сочетании, которое позволяет нам быть ближе к решениям искусственного интеллекта сегодня, чем несколько лет назад, потому что, хотя программное обеспечение могло быть разработано, оно не сопровождалось аппаратным обеспечением или технологией", - сказал он. «Говоря о прогнозах относительно искусственного интеллекта, он отметил, что „развитие не остановится, с каждым днем мы будем видеть все больше и больше систем, которые будут выполнять в целом повторяющиеся задачи, но с интеллектуальным компонентом, хотя часто искусственным интеллектом называют процессы, которые на самом деле являются программными шагами, в которых программист установил определенные альтернативы, которые в действительности оборудование просто выполняет“, - сказал он. «В конечном итоге сортировка коробок - это искусственный интеллект, но это оборудование обладает очень высокой производительностью декодирования изображений, что позволяет ему идентифицировать форматы, которые ранее были загружены в шаблон», - добавил он.