Приложения искусственного интеллекта в глобальной цепочке поставок

Машины, роботы, устройства IIoT и приложения, используемые в глобальной цепочке поставок, создают поток структурированных и неструктурированных данных. Это привело к появлению передовых решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, предназначенных для осмысления всей этой информации и преобразования ее в практические идеи для промышленности. Технологии цепочки поставок на основе искусственного интеллекта упорядочивают хаос всех этих данных.

Преимущества применения ИИ к сложным операционным данным очевидны:улучшенная прозрачность цепочки поставок, более быстрое принятие решений, сокращение времени цикла, прогнозный анализ больших данных, повышенное качество. , производительности и пропускной способности, большей устойчивости цепочки поставок, а также способности непрерывно настраивать и улучшать ваши процессы на основе анализа производительности системы в реальном времени.

Искусственный интеллект также дает компаниям возможность делать интеллектуальные прогнозы в отношении таких разнообразных товаров, как спрос на конкретный продукт или время пополнения запасов сырья, используемого в производственных процессах. Кроме того, с помощью ИИ можно значительно сократить время, которое специалисты по цепочке поставок тратят на сбор данных из различных систем, а затем на использование инструментов бизнес-аналитики и электронных таблиц для разработки стратегий.

Отчет рыночных аналитиков McKinsey показал, что 61% руководителей сообщают о снижении затрат, а 53% сообщают об увеличении доходов как прямой результат внедрения ИИ в их цепочки поставок при сокращении запасов. - расходы на транспортировку, сокращение запасов, а также снижение затрат на транспортировку и рабочую силу, обеспечивающие наибольшую экономию.

Неудивительно, что сектор цепочки поставок все активнее внедряет технологии на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Согласно исследованию Markets &Markets, к 2025 году глобальный ИИ на рынке цепочек поставок достигнет 10 110,2 млн долларов США по сравнению с 527,5 млн долларов США в 2017 году при среднегодовом темпе роста 45,55%.

Появление решений на базе искусственного интеллекта для цепочек поставок не могло быть более важным моментом, когда цепочки поставок все еще страдают от последствий ограничений, связанных с пандемией, и пытаются справиться с увеличением неопределенности цепочки поставок. Однако ИИ в цепочке поставок остается в начале цикла хайпа Gartner 2020 года, а это означает, что может пройти еще десять лет, прежде чем технология достигнет полной зрелости.

Участники A3 лидируют в разработке оригинальных решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для глобальных цепочек поставок сегодня и завтра. Давайте рассмотрим всего несколько примеров их увлекательных работ.

Например, калифорнийская компания Flexible Vision разработала аппаратную и программную платформу на базе искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначенную для решения сложных задач проверки, таких как правильная идентификация предметов. быть выбранным роботом или выявить дефекты продукта. Доказав, что для развертывания решений на базе искусственного интеллекта не обязательно требуются передовые технологические ноу-хау, Flexible Vision может использоваться любым техническим специалистом, независимо от уровня его квалификации. На видео ниже можно показать, что система, совместимая с несколькими камерами и объективами, встроена в ячейку автоматической проверки зрения.

Geek + - глобальная технологическая компания в области логистики, которая поставляет передовых роботов, включая автономных мобильных роботов (AMR), автоматические вилочные погрузчики и свое решение RoboShuttle для индивидуальной доставки грузов - и Системы на основе ИИ для складских и производственных помещений. В 2020 году Geek + и eStore Logistics реализовали крупнейшее внедрение AMR в истории Австралии.

Продукт Smart Warehouse на базе искусственного интеллекта компании обеспечивает комплексное представление складских операций в реальном времени на протяжении всего процесса. Например, когда товары поступают в логистический центр, они сразу проходят мониторинг и анализ данных. Эта информация сравнивается с историческими данными инвентаризации, чтобы определить оптимальный метод и место хранения, и система выбирает, какие роботы будут использоваться, где и в какое точное время. Smart Warehouse также выполняет поручение задач сотрудникам, обеспечивая оптимальное взаимодействие между людьми и машинами на всем объекте. Узнайте больше о системе Smart Warehouse в видео ниже.

RIOS Intelligent Machines специализируется на разработке ловких роботов на базе искусственного интеллекта и рабочих ячеек, предназначенных для автоматизации цепочек поставок и логистических операций. RIOS разработала платформу тактильного интеллекта для роботов, которая позволяет его роботам выполнять сложные задачи, которые традиционно требуют ловкости на уровне человека и включают манипулирование тысячами SKU.

Платформа RIOS включает конечный элемент, оснащенный тысячами миниатюрных датчиков, которые передают информацию в алгоритмы машинного обучения, обеспечивая результаты, которые можно использовать для оптимизации захвата, топографии поверхности карты и т. д. обнаруживать промахи и различать разные объекты даже в загроможденных помещениях. Система также использует ИИ для восприятия зрения, тактильного восприятия, а также планирования и управления движением робота в реальном времени.

На видео ниже видно, как роботизированная рабочая ячейка RIOS работает с существующим упаковочным оборудованием в приложении для упаковки в конце производственной линии.

Расположенная в Ванкувере компания Apera AI’s специализируется на роботизированном зрении - области, которая наиболее популярна при развертывании ИИ и машинного обучения из-за сложности связанных с ней задач. Система 4D Vision, совместимая с широким спектром ведущих брендов промышленных роботов, предназначена для обеспечения промышленных роботов зрением, подобным человеческому, позволяя создавать новые и более сложные приложения и добавлять в систему расширенные возможности распознавания объектов.

Посмотрите, как система успешно поддерживает быстро развивающееся приложение для сбора мусорных корзин в видео ниже.

Узнайте больше об использовании систем искусственного интеллекта, посетив Специальный портал ИИ A3 .