自我学习型仓库的概念旨在通过应用人工智能的方法为安得智联的仓库IT系统配备自我学习的机制。您将从前所未有的流程优化中收获新的机遇。
自我学习型仓库实现自动化决策
刚性编程已是昨日黄花。今天的重点是将IT系统与机器学习算法联系起来。
通过复杂的计算操作,安得智联的仓库系统学会了从无序的数据中识别模式、规律和互赖关系,并能动态而独立地适应整个物流系统中的新情况。
机器学习是提高仓库效率的关键。在没有外界帮助的情况下收集经验、预测状况并扩展现有知识——这就是机器能够在几秒钟内为供应链的每种状况做出正确决策的原因。
一个概念,多种优化途径
设想一下,客户还没付款拣选流程就已经启动。
人工智能的应用是无穷的。安得智联的目标之一是通过使用智能算法帮助您创建关于客户订购行为的近乎完美的预测。这将允许您将诸如市场促销或当前天气状况等外部因素考虑在内,以几乎100%的准确度预测每个客户的订购概率。
自我学习型仓库为整个拣选流程带来最大化的智能和效率。软件模块可以实现在系统中检测相似的订单需求并一起处理它们。这不仅可以节省时间和距离,还可以帮您预防拣选站台出现订单瓶颈。
自我学习系统有助于提高成本效率。将产品和显示信息与员工的经验智能关联,可以确保您不会运送过大的包装单元。未来,您的系统将能够自行决策最佳的包装方案。
机器人可以向人类学习
改善人机交互是潜在优化的另一个领域。设想一下为您的拣选工人配备智能眼镜!通过将手部动作反馈给IT系统,您将能扩展拣选机器人的技能。虽然很难将人类感官和运动行为之间错综复杂的交互传送给机器,但总有一天,人类的所有经验都可能作为完成某种任务的新知识转移到机器上。
(新闻稿 2020-08-10)
