Революция в доставке продуктов с промышленным IoT: интеллектуальное управление запасами по запросу

Предлагаемая система доставки продуктов отслеживает запасы товаров, уведомляет потребителей о низком уровне запасов и предлагает доступные варианты покупки у разных поставщиков.

Пограничная технология, изначально разработанная для производственных цехов, может вскоре помочь вам заказывать продукты онлайн в вашем любимом сервисе доставки.

В этом заключается суть презентации и статьи, представленные на недавней конференции IEEE Edge Computing командой исследователей из Университета Арканзас. Команда, возглавляемая С. М. Нахианом Аль Санни, предлагает подход, использующий технологии пограничных вычислений из производственного сектора для обеспечения доставки и бэкэнд-поддержки цепочки поставок онлайн-заказов продуктов.

Санни и его соавторы утверждают, что технологию машинно-инструментальных коммуникаций, применяемую в промышленных условиях, также может открыть путь к более быстрым и эффективным покупкам и доставке продуктов по запросу. Промышленный протокол MTComm был разработан для предоставления услуг удаленного мониторинга и управления производственными станками через интернет.

См. также: Чего сейчас хотят предприятия от промышленного IoT

Основываясь на данных IoT, полученных через периферийные устройства, подключенные через MTComm, предложенная система отслеживает запасы продуктов, уведомляет потребителей о низком уровне продуктов и предлагает доступные варианты покупки у разных поставщиков. Поставщики могут подключать своих складских роботов с помощью периферийных устройств к облаку, публикуя свои возможности мониторинга и управления, и выполнять доставку продуктов удаленно с помощью автономных мобильных роботов. Это позволяет пользователям отслеживать, управлять и эксплуатировать свои ресурсы как локально, так и удаленно.

«Поскольку покупки продуктов чаще всего совершаются на основе потребности, IoT помогает онлайн-сервисам доставки продуктов, позволяя потребителям отслеживать товары, настраивать напоминания о сроках годности и даже заказывать напрямую через встроенный интерфейс», отмечают исследователи. «С другой стороны, поставщики и ритейлеры используют технологии IoT для улучшения управления и распределения продуктов и продвижения лучшего опыта покупок. Инновации в робототехнике, искусственном интеллекте, машинном обучении и транспорте сделали доставку продуктов со складов в дома с помощью самоуправляемых роботов и дронов реальностью».

Использование протоколов MTComm предоставляет несколько преимуществ перед сейчас используемыми технологиями в сфере доставки продуктов, заявляют исследователи. «Это позволяет облачным сервисам взаимодействовать с пользователями и их ресурсами единообразным образом. Потребители могут отслеживать свои продукты через IoT-устройства, а поставщики могут удаленно отслеживать и управлять своими складскими машинами. [Система на базе MTComm] обеспечивает основанное на данных сопоставление потребителей и поставщиков на основе их потребностей и возможностей. MTComm обеспечивает эффективное двустороннее XML-общение между облаком и IoT-ресурсами через периферийное устройство».

В одном эксперименте, эмулирующем гипотетический сценарий покупки продуктов, использовались холодильник и два датчика. «Полная полугаллонная коробка молока была поставлена на весы в начале. Логика была настроена так, что когда вес был меньше 25 процентов от начального, это считалось низким запасом. Когда почти пустая коробка была поставлена, облако обнаружило этот инцидент и уведомило пользователя об этом вместе с доступными вариантами заказа через Android-приложение». Когда заказ на молоко был сделан, инструкции были отправлены через облако в заднюю комнату, которая обеспечила выполнение заказа автономно с помощью роботов для перемещения дополнительной коробки молока в переднюю часть холодильника.

Команда Университета Арканзас предостерегает, что требуется больше работы для решения вопросов безопасности и конфиденциальности в системе, а также для улучшения производительности с помощью аналитики больших данных и машинного обучения. Это предложение иллюстрирует, как инновации в IoT или пограничных технологиях, разработанные в одной отрасли, могут быть перенесены в другие типы бизнеса.