Oglejte si: avtomatizirano odločanje v skladišču

Oglejte si: avtomatizirano odločanje v skladišču

Izvorno vozlišče: 2000416

Seth Patin, glavni izvršni direktor in ustanovitelj LogistiVIEW, opisuje vlogo, ki jo igra tehnologija pri izboljšanju načina, kako se skladišča odzivajo na povpraševanje strank.

Avtomatizirano odločanje v sodobnem skladišču je "postopek uporabe programske opreme, ki priporoči osebi, da izvede dejanje, ali samodejno ukrepanje glede na količino informacij, ki so ji na voljo," pravi Patin.

Odločitve, ki so zrele za avtomatizacijo, vključujejo, katera naročila sprostiti in kdaj, komu dodeliti delo, kako delo poteka in optimalno pot naročil skozi skladišče. "Ko tehnologija napreduje," pravi Patin, "bomo priča vse več teh odločitev avtomatiziranih s programsko opremo."

Umetna inteligenca in strojno učenje sta ključna elementa pri avtomatizaciji odločanja, čeprav sta oba dobila "slabo glasbo", ker si večina ljudi ne more predstavljati ničesar konkretnega, ko pridejo na razpravo, pravi Patin. Preprosto povedano, AI je uporaba zmožnosti računalnika za prepoznavanje vzorca, strojno učenje pa določa, ali ta vzorec ustvarja uspeh ali neuspeh.

Podatki pritekajo v sistem z več točk, tako znotraj kot zunaj skladišča – dejansko je toliko podatkov, da jih ljudje nikakor ne morejo razumeti. Kritične informacije vključujejo trenutno stanje povpraševanja in ponudbe, katera naročila in naloge je treba dokončati, delovno silo, ki je na voljo za opravljanje dela, in naravne omejitve objekta. Vse to je potrebno za doseganje zadostne prepoznavnosti za sprejemanje ključnih odločitev, pravi Patin.

Sistem se uči z izkušnjami, čeprav je lahko učinkovit že od samega začetka, saj njegovi algoritmi izhajajo iz okolja, ki temelji na pravilih. Ko potrdi, da je stranka prejela naročilo pravočasno in po najboljši ceni, bo "naslednjič, ko bo videla isto situacijo, to odločitev podkrepila in jo ponovila," pravi Patin.

Časovni žig:

Več od Možgani dobavne verige