導(dǎo)讀:倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的未來(lái)很大程度上取決于人工智能的發(fā)展。 機(jī)器學(xué)習(xí)程序使以人工智能為主導(dǎo)的機(jī)器人能夠以更準(zhǔn)確、更高效的速度運(yùn)行。
在過(guò)去的十年中,倉(cāng)庫(kù)管理發(fā)生了重大變化。 COVID-19 大流行、消費(fèi)者更容易獲得技術(shù)以及對(duì)交付的更廣泛需求意味著,與大流行前的估計(jì)相比,亞馬遜等公司的利潤(rùn)增長(zhǎng)了 120 億美元。
但滿(mǎn)足對(duì)倉(cāng)庫(kù)日益增長(zhǎng)的需求并不容易。龐大的訂單量和速度需要各個(gè)級(jí)別的數(shù)字集成解決方案。還需要人工智能的慷慨幫助,以確保每個(gè)人的訂單按時(shí)到達(dá)并處于預(yù)期狀態(tài)。
幸運(yùn)的是,倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的未來(lái)在很大程度上跟上了需求。像自動(dòng)叉車(chē)這樣引人注目的新技術(shù)可以降低風(fēng)險(xiǎn)、提高效率并幫助倉(cāng)庫(kù)經(jīng)理實(shí)施未來(lái)的技術(shù)。
未來(lái)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)培訓(xùn)
如果員工經(jīng)過(guò)充分培訓(xùn),能夠使用、修復(fù)和改進(jìn)他們掌握的技術(shù),企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將能夠?qū)嵤﹤}(cāng)庫(kù)技術(shù)的未來(lái)。乍一看,這似乎很簡(jiǎn)單——供應(yīng)鏈管理部門(mén)的員工之前已經(jīng)接受過(guò)培訓(xùn)——但學(xué)習(xí)充分利用未來(lái)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)可能需要一種完全不同的教育和培訓(xùn)方法。
雖然前幾代倉(cāng)庫(kù)工人可能已經(jīng)能夠在工作中學(xué)習(xí)交易,但下一波員工可能會(huì)在課堂上學(xué)習(xí)他們的交易工具。這是因?yàn)閭}(cāng)庫(kù)技術(shù)的未來(lái)更多地與人工智能 (AI) 和編程的使用有關(guān),而不是與手動(dòng)庫(kù)存管理和庫(kù)存檢查有關(guān)。
需要更多地訪(fǎng)問(wèn) STEM 課程才能使技能飛躍成為可能。幸運(yùn)的是,向美國(guó)農(nóng)村地區(qū)提供 STEM 課程的舉措正在獲得關(guān)注。改進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)接入意味著 5 至 17 歲的農(nóng)村學(xué)生可以利用遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)。增加對(duì) STEM 的訪(fǎng)問(wèn)使未來(lái)的員工處于開(kāi)發(fā)和實(shí)施倉(cāng)庫(kù)技術(shù)未來(lái)的有利位置。
人工智能
人工智能徹底改變了供應(yīng)鏈管理的每個(gè)階段。供應(yīng)鏈專(zhuān)家現(xiàn)在可以使用大量原始數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)由流行病、事故和全球事件引起的事件。
此外,人工智能技術(shù)進(jìn)一步提高了倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)的效率,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了 20 年前的想象。倉(cāng)庫(kù)管理中人工智能的興起是該行業(yè)的自然發(fā)展?,F(xiàn)在,人工智能在倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化中發(fā)揮著重要作用,有助于組織、生產(chǎn)力、準(zhǔn)確性以及員工安全。
一開(kāi)始,切換到自動(dòng)化服務(wù)似乎很麻煩。但是,正如許多倉(cāng)庫(kù)文員和配送經(jīng)理所發(fā)現(xiàn)的那樣,大多數(shù)現(xiàn)有材料和設(shè)備都可以使用人工智能輕松記錄。托盤(pán)架、擱板和垂直夾層可以使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 程序來(lái)處理,這些程序以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類(lèi)認(rèn)知能力的速度處理數(shù)據(jù)。
機(jī)器人技術(shù)
倉(cāng)庫(kù)管理曾經(jīng)是一個(gè)相當(dāng)動(dòng)手的行業(yè),需要工人手動(dòng)搬運(yùn)和裝載貨物。
如今,更多繁重的工作正在由跟隨“工業(yè) 4.0”的機(jī)器人技術(shù)完成。今天的機(jī)器人技術(shù)可以使用新的感官數(shù)據(jù)來(lái)模仿人類(lèi)視覺(jué)并在正確的時(shí)間選擇正確的包裝。重要的是,這些機(jī)器人(如無(wú)人機(jī))可以比人類(lèi)更快地掃描并進(jìn)入難以到達(dá)的地方。
機(jī)器人技術(shù)仍然需要人類(lèi)的監(jiān)督,以避免故障并防止故障影響所有操作,因此仍有很多進(jìn)展要做。然而,隨著人工智能的發(fā)展,失誤將越來(lái)越容易預(yù)測(cè)和預(yù)防。
防止失誤
以人工智能為主導(dǎo)的未來(lái)既充滿(mǎn)希望又令人生畏。雖然機(jī)器人和人工智能等技術(shù)肯定會(huì)提高倉(cāng)庫(kù)和供應(yīng)鏈管理的整體效率,但一個(gè)問(wèn)題總是很突出:如果出現(xiàn)問(wèn)題怎么辦?
大多數(shù)對(duì)人工智能和新技術(shù)的擔(dān)憂(yōu)都是沒(méi)有根據(jù)的——跨國(guó)倉(cāng)庫(kù)公司不會(huì)根據(jù)突發(fā)奇想或不完整的數(shù)據(jù)做出決策。但是,倉(cāng)庫(kù)管理公司不應(yīng)將中斷留給偶然,應(yīng)采取一切合理措施確保不會(huì)發(fā)生網(wǎng)絡(luò)中斷。
使用自動(dòng)化和人工智能的倉(cāng)庫(kù)可以通過(guò)定期對(duì)所有硬件和軟件進(jìn)行內(nèi)部和外部分析來(lái)降低網(wǎng)絡(luò)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。完成內(nèi)部分析通常很容易(檢查路由器、服務(wù)器和電源),但外部分析(ISP、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)、云服務(wù)、DN)可能有點(diǎn)棘手。
與可靠的提供商合作是確保外部網(wǎng)絡(luò)保持在線(xiàn)的最簡(jiǎn)單方法。像谷歌和微軟提供的跨國(guó)、基于云的服務(wù)很少遇到中斷,并提供更多的企業(yè)級(jí)診斷和支持,可以幫助公司盡快恢復(fù)運(yùn)營(yíng)并正常運(yùn)行。
結(jié)論
倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的未來(lái)很大程度上取決于人工智能的發(fā)展。 機(jī)器學(xué)習(xí)程序使以人工智能為主導(dǎo)的機(jī)器人能夠以更準(zhǔn)確、更高效的速度運(yùn)行。 這預(yù)示著一個(gè)充滿(mǎn)希望的未來(lái),倉(cāng)庫(kù)成本會(huì)降低,分揀、庫(kù)存檢查和交付的速度會(huì)提高。