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人工智能在仓储情景中的应用

作者:     时间:2018-09-29 10:17:35

近年来人工智能的快速发展,表明其仓库操作将带来革命性的改变。但是,在企业决定在实际操作中引进和实施新技术之前,必须保证企业拥有相关的数据和所需的人员。

对于相关企业来说,对供应链技术进步的即时关注和敏感性已经变得几乎是必不可少的。机器人、自动化、数据分析和工业物联网等各种各样的新技术,正逐渐显示其提升货物运输、搬运、贮存和分销效率的潜力。这些新技术的出现使我们很难确定应该集中在哪些领域。

人工智能(AI)是一项值得认真研究的新技术。简而言之,人工智能是计算机系统的产物在一定的发展阶段,即执行的任务通常需要人类智慧的参与(如视觉、语音识别、决策、和语言翻译)。人工智能出现于1956年,但在大多数情况下,我们必须明确地将智能程序输入到计算机中。

近年来,机器学习是一种典型的人工智能技术。机器学习主要是探索如何使计算机程序根据输入数据来提高学习的输出性能。这些程序可以嵌入到机器中,也可以在服务器上或云中进行操作。亚马逊、谷歌、Facebook和微软等主要技术公司已经将机器学习集成到他们的产品和服务中,为用户提供更相关的Web搜索内容、更好的图像和语音识别技术,以及更智能的设备。

机器学习和数据分析(收集、转换和数据分析过程)有一些相似之处。两者都需要一个干净、多样、大型的数据库才能有效运作。然而,主要的区别在于数据分析允许用户从数据中得出结论,然后要求用户采取适当的措施来改善他们的供应链。相比之下,是可以解决问题的类别,机器学习可以基于“培训”数据库自动执行操作(本部分将讨论研究监督)。人工智能,尤其是机器学习,由于允许任务自动执行,是许多供应链管理者值得关注的重要技术。对于当今的许多企业来说,与供应链相关的人工智能战略的制定和实施将使它们能够随着技术的逐渐成熟而提高自身的生产力、速度和效率。

一、人工智能的发展现状

人工智能的快速发展在不久的将来,由于下列因素的结合。第一,各种设备互连产生的数据量增加,以及使用先进传感器促进日常生活数字化的增加。其次,从移动设备到云计算,各种设备的计算能力也在不断增长。因此,机器学习可以在最新的硬件上运行操作设备,与此同时大量的多样化和高质量的数据库,然后自动执行各种任务。

案例一:

以下是许多消费者会逐渐熟悉的场景。如果你每天早上都有iPhone和上班通勤,你最近可能已经注意到,当你上车时,你的手机会自动告诉你开车去公司要花多长时间,并根据实时交通信息给出最佳路线的建议。第一次这种现象发生时,你可能会有这样的疑问:“手机怎么能知道我想去工作吗?很酷,但有点吓人。

由于内置的机器学习特性,电话可以根据你过去所做的来预测你想要什么。如果你有一份新工作或开车到另一个目的地,设备会自动调整其预测,并发出一个新的注意根据新的目的地。这个应用程序场景的特别强大之处在于,设备对用户越来越有帮助,而不需要用户或软件开发人员采取任何行动。

另一种情况是自动驾驶仪。目前,道路上的自动驾驶车辆正在被用来收集数据,以改进下一代自动驾驶仪的技术。当人类操作员直接控制车辆,相关数据是数据与其他车辆和比较分析,以确定在何种情况下自动驾驶汽车将切换到手动模式。这样的数据收集和分析将使自动驾驶汽车更加智能化。

虽然今天人工智能令人振奋的发展很容易激发灵感,但是理解人工智能的局限性也很重要。在《哈佛商业评论》(哈佛商业评论)在2016年的一篇文章中,“现阶段人工智能能和不能”,斯坦福大学人工智能实验室的前负责人,跨国科技公司百度人工智能团队的前首席科学家Andrew Ng明确表示,“人工智能将会改变很多的行业,但是它没有无所不能的魔力。”

吴荣奎强调,虽然人工智能已成功实施,但大部分已应用于有监督的学习情景。在这种模式下,每个训练输入数据库都与正确的输出决策相关联。机器学习算法通过比较训练库的信息作出决定根据新的输入数据。监督学习的一些常见应用包括照片标记、贷款处理和语音识别。在每个应用情况下,系统接收输入信息,例如照片标记应用中的图片,并基于从训练数据库中学习的信息作出决策或反应。

如果你有一个足够大的输入数据库,和相应的人类反应(或输出)做评论,您可以建立一个人工智能应用程序,允许计算机系统接收到新的输入数据和自己做决定。这使得自动化过去不容易自动化的过程成为可能,并最终提高了仓库操作的效率。关键在于帮助决策的数据库的大小、质量和多样性。训练输入数据库,多元化就越大越多,机器学习算法的优化决策。

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