Digitalizace a automatizace přebírají otěže v zásobování
Pandemie COVID-19 ukázala naléhavost automatizace zásobování nekompromisně a zcela zřetelně. Jakou roli v procesu digitální transformace budou hrát umělá inteligence a strojové učení?
Současná zranitelnost globálního zásobování, potřeba 100% transparentnosti a dostupnost digitálních technologií přiměly majoritu společností hledat nové možnosti a technologické prostředky. S chatboty pro komunikaci se zákazníky, pokročilou analytikou pro plánování a predikce, samořiditelnými vozidly nebo softwarem schopným odhalit a eliminovat jakékoli neefektivní prvky řetězce bude logistický sektor schopný vybalancovat využívání robotů a lidských zaměstnanců a mnohem lépe čelit případným problémům a narušením.
Umělá inteligence a strojové učení
Co znamenají pojmy umělá inteligence a strojové učení? A jaký je mezi nimi rozdíl? I když umělá inteligence a strojové učení fungují na podobných principech, jejich úkoly jsou odlišné.
Umělá inteligence bývá implementována do již existujícího systému, kde je účelem naučit stroje vykonávat lidskou činnost. Hlavním cílem je vyrovnat se lidem nebo je dokonce překonat. Umělá inteligence je poměrně sofistikovaná a dokáže zpracovávat i komplexní úkoly a aktivně se rozhodovat pro dosažení nejlepšího možného výsledku.
Strojové učení je ve srovnání s umělou inteligencí relativně jednodušší a méně proaktivní. Zjednodušeně lze říci, že algoritmus usiluje o optimalizaci procesu na principu pokus-omyl. Strojové učení se výborně uplatní při zpracování rozsáhlých celků dat, které by při manuálním zpracování trvalo příliš dlouho.
Nejběžnější příklady využití automatizace
Plánování a predikce
S nasazením digitálních technologií mají společnosti k dispozici komplexní pohled na veškeré své procesy založený na reálných datech. Strojové učení zde může být využito pro statistickou analýzu, zhodnocení historických nebo environmentálních faktorů a vykreslení typických vzorců chování a trendů.
Skladový management
Možnosti využití umělé inteligence v rámci skladu jsou téměř neomezené. Od mechanických rukou, které třídí, vybírají a přenášejí náklad, přes software schopný monitorovat a optimalizovat denní pohyby na skladu až po úklidové roboty schopné pracovat v dynamicky se měnícím prostředí.
Chatboti
Roboti pro komunikaci se zákazníky jsou schopni odbavovat obrovská množství požadavků zákazníků na vysoké kvalitativní úrovni. Chatboti využívající umělou inteligenci mohou kromě rutinních operací zvládat i sofistikovanější klientsky orientovanou komunikaci, navíc se mohou postarat o vygenerování faktury nebo zákazníka bezpečně provést procesem platby.
Samořiditelná vozidla
Ačkoli se tato vozidla stále ještě nacházejí ve fázi vývoje, jejich potenciál zásadně změnit svět logistiky je více než patrný. Umělá inteligence bude na základě neustálého proudu dat schopná samostatně řídit vozidlo a rozhodovat se na základě aktuální dopravní situace, počasí nebo terénních podmínek.
Související články
Říj 31, 2024
Supply Chain Excellence Awards 2024: Jaguar Land Rover a Leica Biosystems nastavují nové standardy
Supply Chain Excellence Awards 2024: Jaguar Land Rover a Leica Biosystems nastavují nové standardy
Říj 31, 2024
Efektivitu skladových procesů v ZEZ SILKO řídí WMS na míru
Efektivitu skladových procesů v ZEZ SILKO řídí WMS na míru
Zář 24, 2024