Watch: Automated Decision-Making In The Warehouse

Перевидано Платоном

читають: 0

Сет Патін, генеральний директор і засновник LogistiVIEW, описує роль, яку технології відіграють у покращенні того, як склади реагують на попит клієнтів.

Автоматизоване прийняття рішень у сучасному сховищі — це «процес використання програмного забезпечення, щоб рекомендувати особі виконати певну дію або автоматично виконувати її на основі обсягу доступної їй інформації», — каже Патін.

Рішення, які дозріли для автоматизації, включають, які замовлення мають бути випущені та коли, кому слід призначити роботу, як робота має виконуватися та оптимальний шлях проходження замовлень через склад. «У міру розвитку технологій, — каже Патін, — ми побачимо все більше й більше таких рішень, автоматизованих за допомогою програмного забезпечення».

Штучний інтелект і машинне навчання є ключовими елементами в автоматизації прийняття рішень, хоча обидва отримали «погану репутацію», оскільки більшість людей не можуть уявити собі нічого конкретного, коли приходять до обговорення, каже Патін. Простіше кажучи, штучний інтелект — це застосування здатності комп’ютера розпізнавати шаблон, а машинне навчання визначає, чи принесе цей шаблон успіх чи невдачу.

Дані надходять у систему з багатьох точок, як усередині, так і за межами сховища — насправді стільки даних, що люди не можуть зрозуміти їх. Важлива інформація включає поточний стан попиту та пропозиції, замовлення та завдання, які потрібно виконати, робочу силу, яка доступна для виконання роботи, і природні обмеження підприємства. Все це необхідно для досягнення достатньої видимості для прийняття ключових рішень, каже Патін.

Система навчається з досвідом, хоча вона може бути ефективною з самого початку, оскільки її алгоритми походять із середовища, заснованого на правилах. Коли він підтверджує, що клієнт отримав замовлення вчасно та за найкращою ціною, «наступного разу, коли він побачить таку саму ситуацію, він підкріпить це рішення та зробить це знову», — каже Патін.