보기: 창고의 자동화된 의사 결정

세스 패틴(Seth Patin) CEO 겸 설립자 LogistiVIEW, 창고가 고객 요구에 대응하는 방식을 개선하는 데 있어 기술이 수행하는 역할을 설명합니다.

현대 창고에서 자동화된 의사 결정은 "소프트웨어를 사용하여 사람이 조치를 취하도록 권장하거나 사용 가능한 정보의 양에 따라 자동으로 수행하는 프로세스"라고 Patin은 말합니다.

자동화를 위한 결정에는 어떤 주문을 언제, 누구에게 할당해야 하는지, 작업을 어떻게 수행해야 하는지, 창고를 통한 주문의 최적 경로가 포함됩니다. Patin은 “기술이 발전함에 따라 점점 더 많은 의사결정이 소프트웨어로 자동화되는 것을 보게 될 것입니다.”라고 말합니다.

인공 지능과 기계 학습은 의사 결정 자동화의 핵심 요소이지만 대부분의 사람들이 토론을 위해 올 때 구체적인 것을 시각화할 수 없기 때문에 둘 다 "나쁜 랩"을 받았지만 Patin은 말합니다. 간단히 말해서 AI는 패턴을 인식하는 컴퓨터의 능력을 응용한 것이며 기계 학습은 패턴이 성공 또는 실패를 생성하는지 여부를 결정합니다.

데이터는 웨어하우스 내부와 외부의 여러 지점에서 시스템으로 유입됩니다. 실제로 데이터가 너무 많아 사람이 이해할 수 없습니다. 중요한 정보에는 수요 및 공급의 현재 상태, 완료해야 하는 주문 및 작업, 작업을 수행할 수 있는 인력 및 시설의 자연적 제약이 포함됩니다. 중요한 결정을 내리기 위해 충분한 가시성을 확보하려면 이 모든 것이 필요하다고 Patin은 말합니다.

알고리즘이 규칙 기반 환경에서 파생되기 때문에 처음부터 효과적일 수 있지만 시스템은 경험을 통해 학습합니다. Patin은 고객이 정시에 최고의 비용으로 주문을 받았다고 확인하면 "다음에 동일한 상황을 보게 되면 해당 결정을 강화하고 다시 수행할 것"이라고 말합니다.

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