Sztuczna inteligencja w magazynie

 

Możliwości sztucznej inteligencji, a w szczególności jednego z jej aspektów – uczenia maszynowego, coraz mocniej przyciągają uwagę deweloperów oprogramowania zarządzającego magazynem (WMS – Warehouse Management System). Już dzisiaj warto przyjrzeć się, jakie problemy uczenie maszynowe pomoże rozwiązać, i jakie usprawnienia w pracy magazynu może wprowadzić.

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe, czy inaczej systemy uczące się, to oprogramowanie potrafiące automatycznie doskonalić i optymalizować swoje działanie w oparciu o nabywaną wiedzę. Do budowania wiedzy wykorzystują dostarczane do systemu dane i informacje. W jakich obszarach uczenie maszynowe może być użyte w magazynie?

Optymalne miejsce składowania produktów

Dzięki algorytmom uczenia maszynowego, system WMS będzie mógł ulepszyć proces automatycznego przypisywania miejsc magazynowych. Decydując o rozlokowaniu towaru, system będzie jednocześnie uwzględniał wiele złożonych, zmieniających się w czasie czynników i zależności, takich jak wskaźniki rotacji oraz statystyki łączenia różnych towarów w ramach jednego zamówienia. Efektem takiej optymalizacji będzie skrócenie tras i czasu realizacji zbiórek.

Analiza popytu

Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na wielowymiarową analizę zachowania konsumentów, co umożliwia uchwycenie trendów i sezonowości w popycie na określone towary. Przy ich wykorzystaniu system WMS będzie mógł wyznaczyć przewidywane zapotrzebowanie na dany produkt w przyszłości, co przełoży się na lepsze planowanie i racjonalne zarządzanie poziomem stanów magazynowych.

Zarządzanie priorytetami w czasie rzeczywistym

W pracy magazynów, zwłaszcza tych obsługiwanych przez operatorów logistycznych, często występują spiętrzenia zleceń, które wymagają szybkiego znalezienia najlepszego kompromisu. Zaimplementowane w systemie WMS algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc oszacować skutki możliwych do podjęcia decyzji, wliczając w to finansowe konsekwencje opóźnień. Dzięki temu, menedżerowie magazynu uzyskają wsparcie przy podejmowaniu decyzji o tym, jakie działania powinny w danej chwili otrzymać najwyższy priorytet.

Rozpoznawanie znaków i mowy

Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają zwiększyć niezawodność systemów rozpoznawania znaków na podstawie obrazu (OCR – Optical Character Recognition). Dzięki nim, możliwe staje się skuteczne rozpoznawanie znaków nawet wtedy, gdy te są częściowo zabrudzone czy uszkodzone. W magazynach produkcyjnych i służby utrzymania ruchu, technologia OCR często stosowana jest łącznie ze znakowaniem DPM (Direct Part Marking), czyli z symbolami naniesionymi bezpośrednio na produkcie. Jest ona szczególnie przydatna w sytuacji, gdy oznakowany przedmiot będzie narażony na ekstremalne warunki, takie jak wysoka temperatura czy środowisko żrące.

Uczenie maszynowe stanowi istotne wsparcie dla systemów rozpoznawania mowy, wykorzystywanych przy zbiórce typu Voice Picking. Metoda Voice Picking sprawia że pracownik ma obydwie ręce wolne, co znacząco zwiększa swobodę ruchów i ułatwia pracę w trakcie kompletacji. Voice Picking podnosi ponadto bezpieczeństwo sprzętu – straty materialne wywołane upuszczeniem terminali mobilnych są zmorą dla wielu magazynów.

Płynny przepływ towarów

Innym ciekawym zastosowaniem uczenia maszynowego, przeznaczonym dla magazynu automatycznego, jest wsparcie oprogramowania MFC (Material Flow Control) w płynnym przepływie towarów. Optymalizacja pracy przenośników i układnic pozwoli skutecznie zapobiegać zatorom, przyspieszając równocześnie cały proces przyjęcia i wydania towaru. Wykorzystanie tej funkcji będzie szczególnie ważne w magazynach e-commerce, obsługujących dużą ilość niewielkich zamówień i charakteryzujących się dużym natężeniem ruchu.

Tych kilka przykładów nie wyczerpuje naturalnie wszystkich możliwości, jakie otwierają się w magazynie za sprawą uczenia maszynowego. Należy w każdym razie oczekiwać, że lista zadań powierzanych algorytmom AI będzie się w najbliższej przyszłości systematycznie i dynamicznie rosnąć.

Źródło: www.quantum-software.com/