Человечество всегда мечтало о возможности заглянуть в будущее. Искусственный интеллект (ИИ) делает это возможным. Точные прогнозы погоды могут помочь сделать морское и воздушное движение более безопасным. Медицинские данные могут быть использованы для улучшения здоровья людей. И в интралогистике ИИ открывает совершенно новые возможности.
“Я могу использовать данные, сгенерированные вилочными погрузчиками, для распределения моих сервисных инженеров, чтобы мой клиент даже не заметил, в какой время погрузчики проходят техническое обслуживание”
рассказывает Тобиас Зирхут, старший вице-президент по мобильной автоматизации, в KION Group.
Если вы знаете, чего ожидать в будущем, вы можете правильно подготовиться, принять верные решения и действовать до того, как что-то пойдет не так. Более того, когда то или иное событие предсказуемо, компании могут повысить уровень обслуживания клиентов. И искусственный интеллект, в частности, может дать игрокам логистики и операторам склада жизненно важное преимущество.
Цифровой шар с предсказаниями
Когда дело доходит до поиска путей прогнозирования будущего в логистике, основное внимание часто уделяется прогнозам с помощью аналитики. Это включает в себя сбор данных о состоянии машины и оценку вероятности износа. Интеллектуальные системы обрабатывают все данные сразу, как текущие, записывающиеся в режиме реального времени, так и исторические записи. Используя огромное количество данных наблюдения различных эксплуатационных параметров и сопоставляя их с прошлым опытом, ИИ может впоследствии сделать обоснованные предположения о необходимости ремонта и замены деталей до того, как машина выйдет из строя, что позволит запланировать ремонт техники, поддерживать оборудование в рабочем состоянии, а также предотвратить дорогостоящие незапланированные простои. И это то, что делает систему такой умной: анализ данных, дающий понимание, которое формирует основу для практических действий.
Дейстововать на опережение
Основная задача в производстве – это поддерживать все системы в активном и доступном состоянии. При условии стандартизации всех процессов, автоматизация внутренней логистики конкретного предприятия является относительно простой. Но что, если произойдут неожиданные изменения касающиеся количества, конфигурации товара или сроков? Умная система может быстро обнаружить отклонения от нормы и умеет реагировать. Для этого требуется информация о максимальном количестве имеющихся параметров и из максимально возможного количества источников: поступающие заказы, доступность продукта, рабочая нагрузка поставщика, погода, данные со складских датчиков, изображения с камер, установленных на транспортных средствах, и многое другое. Вооружившись этими данными, ИИ может реагировать в критический момент и может модифицировать и управлять процессами, например, для отгрузки продукции раньше или позже, и в других количествах, чем первоначально планировалось.
Ситуация становится особенно сложной, когда мы пытаемся учесть все потребности и «перепады настроения» потребителей. Возможность заранее оценить возможный спрос может иметь существенное преимущество. Такие компании, как Amazon, пытаются сделать это, используя ИИ для ускорения доставки. Еще до размещения заказа товары, которые, вероятно, будут востребованы в ближайшем будущем, отправляются в центр, являющимся последним распределительным пунктом товаров перед выдачей клиентам. Другими словами, продукт уже в пути, даже когда клиент все еще думает над размещением заказа.
Одним из наиболее перспективных аспектов ИИ является его способность предотвращать выход оборудования из строя. Идея состоит в том, чтобы быть на шаг впереди реальности и вмешиваться до того, как деталь изнашивается или происходит повреждение. Это означает, что обслуживание больше не выполняется через регулярные промежутки времени. Вместо этого ИИ использует данные о фактическом использовании и из имеющегося опыта, чтобы предсказать, когда требуются действовать. Спрогнозированное заранее обслуживание - это та область, где ИИ предлагает наибольший потенциал для повышения производительности и сокращения затрат за счет минимизации (или полного сокращения) простоев.