視聴: 倉庫での自動意思決定

セス・パティン最高経営責任者兼創設者 ロジスティビューでは、倉庫が顧客の需要に対応する方法を改善する上でテクノロジが果たしている役割について説明しています。

現代の倉庫における自動化された意思決定は、「ソフトウェアを使用して、人が行動を起こすことを推奨するプロセス、または利用可能な情報の量に基づいて自動的に行動するプロセスです」と Patin 氏は言います。

自動化の機が熟した決定には、どの注文をいつリリースするか、誰に作業を割り当てるか、作業をどのように行うか、および倉庫内での注文の最適なパスが含まれます。 「テクノロジーが進歩するにつれて、ソフトウェアによって自動化された意思決定がますます多く見られるようになるでしょう」と Patin 氏は言います。

人工知能と機械学習は、意思決定の自動化における重要な要素ですが、ほとんどの人は議論をするときに具体的なものを視覚化できないため、どちらも「悪い評判」を得ているとパティンは言います. 簡単に言えば、AI はパターンを認識するコンピューターの能力のアプリケーションであり、機械学習はそのパターンが成功または失敗を生成するかどうかを決定します。

データは、倉庫の内外の複数のポイントからシステムに流れ込みます。実際、あまりにも多くのデータが人間には理解できないほどです。 重要な情報には、需要と供給の現在の状態、完了する必要のある注文とタスク、仕事を行うために利用できる労働力、および施設の自然な制約が含まれます。 重要な意思決定を行うのに十分な可視性を得るには、これらすべてが必要だと Patin 氏は言います。

システムは経験に基づいて学習しますが、そのアルゴリズムはルールベースの環境から派生しているため、最初から効果的です。 顧客が時間通りに最良のコストで注文を受けたことを確認すると、「次に同じ状況が発生したときに、その決定を強化し、もう一度やり直します」と Patin 氏は言います。

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• 情報源： https://www.supplychainbrain.com/articles/36717-watch-automated-decision-making-in-the-warehouse