


Anwendung von künstlicher Intelligenz und Internet der Dinge im Supply Chain Management
Während der Pandemie kam es in den Lieferkettensektoren zu Arbeitskräftemangel, erhöhter Nachfrage und Überbestellungen. Manager suchen natürlich nach technologischen Lösungen, um die Produktivität zu steigern und den Vertriebsprozess zu automatisieren.
31,52 % der Führungskräfte in der Lieferkette setzen Robotertechnologie ein, um eine effiziente Verteilung, schnelle Sortierung und manuelle Unterstützung zu erreichen. Nach der Epidemie, als sich die Logistikbranche allmählich erholte, hat die Automatisierung in Kleinindustrien stark zugenommen. Jedes Jahr werden 5.000 bis 6.000 Roboter hergestellt und in verschiedenen Phasen des Vertriebsprozesses eingesetzt. Daher wird erwartet, dass der indische Logistikautomatisierungsmarkt von 2023 bis 2028 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 16,2 % wachsen wird.
KI- und IoT-gesteuerte Roboter im Supply Chain Management
Lagerhäuser und Logistikzentren sind überflutet Zeit- verbrauchende und arbeitsintensive tägliche Aufgaben sowie gefährliche Aufgaben. Obwohl KI-Roboter menschliche Arbeitskräfte benötigen, können sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und es den Mitarbeitern ermöglichen, sich auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren.
Die Roboter navigieren auf einem definierten Raster, um Kollisionen zu vermeiden und bewegen sich zwischen zwei Standorten – einer Beladestelle und einer Entladestelle. Sie sind klein, kompakt und platzsparend, wodurch die Sortiereffizienz um das Zehnfache erhöht und gleichzeitig die Fehlerquote verringert wird.
Diese kleinen Transporter können über pneumatische Arme mit IoT-Sensoren und Software der nächsten Generation verfügen, um Lasthandhabungsfunktionen bereitzustellen. Die integrierte Software repräsentiert branchendefinierte Sortierfunktionen wie Zielort, Volumen, Gewicht und Art der Pakete, die der Roboter transportieren muss. Ihre modulare Architektur hilft dabei, den Betrieb je nach Geschäftsanforderungen zu vergrößern oder zu verkleinern.
Gezieltes Kommissionieren, Sortieren und Entladen hilft, Aufträge präzise zu bearbeiten, Durchlaufzeiten zu beschleunigen und Fehler zu minimieren. Darüber hinaus erleichtert die Hochgeschwindigkeits-Verpackungsanalysetechnologie die volumetrische Gewichtserfassung und automatische Volumenmessung und ermöglicht Umschlagsraten von bis zu 3.000 Paketen pro Stunde.
KI- und KI-fähige Bots optimieren die Lagerverwaltung und den Auftragskonsolidierungsprozess. Wenn Produkte zur Lagerung in das Lager gelangen, übergeben diese intelligenten Roboter die Regale an die Bediener, lernen gute Bewegungsfrequenzen basierend auf Datum, Uhrzeit, Verkehr und Werbeangeboten und sortieren Bestellungen basierend auf der Lieferpriorität.
Diese Roboter automatisieren den gesamten Prozess! Angefangen bei der Kommissionierung, Sortierung und Lagerung bis hin zum Distributionsversand, wodurch der Personalaufwand reduziert wird.
Wie kann Robotik zur Verbesserung des ROI beitragen?
Einem McKinsey-Bericht zufolge ist Kostensenkung ein wesentlicher Treiber für die Einführung der Automatisierung im Lieferkettensektor. Der Roboter hat einen Arbeitszyklus von 80.000 bis 100.000 Stunden, ist störungsfrei und behält seine Effizienz ohne Upgrades oder andere teure Installationen bei. Sie verkürzen die Zykluszeiten im Vergleich zu manuellen Prozessen um 15 % und können bis zu 500 Standardzyklen pro Minute durchführen, was Zeit und Personal spart.
Zu den Vorteilen der Robotik im Supply Chain Management gehören Genauigkeit, verbesserte Mitarbeitermoral, Produktivität, Zuverlässigkeit, Konsistenz, Compliance und niedrige technische Barrieren. Sie sind präzise programmiert und funktionsgeprüft, um gleichbleibende Garantien und extrem hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten zu gewährleisten.
Der Roboter hält sich an Geschäftsvorschriften und interagiert mit der Softwareschnittstelle, um Programmfehler zu minimieren und Konsistenz, Kosteneffizienz und Kompatibilität zu verbessern.
55 % der Supply-Chain-Führungskräfte gaben an, dass Roboter die Qualität ihrer täglichen Arbeit verbessert haben. Sie steigern die Produktivität durch R&A, erreichen mehr Flexibilität, sorgen für die Sicherheit gefährlicher Aufgaben und reduzieren die Belastung der Mitarbeiter. Auf diese Weise begegnen sie dem Arbeitskräftemangel, verbessern die Fähigkeiten und erhöhen den Bekanntheitsgrad der Marke.
Da Roboter weder Urlaubszeit noch Lohn benötigen, sind sie auf lange Sicht kostengünstig, unabhängig von den Installationskosten im Voraus. Daher bieten sie eine höhere Kapitalrendite und fördern das Unternehmenswachstum.
Endlich
Künstliche Intelligenz, künstliche Intelligenz und Robotik decken ab, was die Lieferkettenbranche nutzen muss. Spitzentechnologie zur Bewältigung des sich verändernden Verbraucherverhaltens nach der Pandemie. Laut einer Deloitte-Studie werden autonome Roboter in den nächsten fünf Jahren aufgrund der höheren Effizienz, des geringeren Verletzungsrisikos, der höheren Produktivität der Mitarbeiter und der geringeren Fehlerquote allgegenwärtig sein, insbesondere in Lieferketten.
Sie werden die langfristigen Kosten senken, indem sie für Arbeits- und Auslastungsstabilität sorgen, Kommissionier-, Sortier- und Lagerprozesse optimieren und die Häufigkeit manueller Bestandskontrollen reduzieren. Sie werden außerdem die Datenerfassung verbessern und neue Möglichkeiten nutzen, um die Erwartungen der Kunden durch Auftragskonsolidierung, Lagerung, prioritätsbasierte Lieferungen und pünktliche Lieferung zu erfüllen.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

In der Welt der Front-End-Entwicklung ist VSCode mit seinen leistungsstarken Funktionen und seinem umfangreichen Plug-in-Ökosystem für unzählige Entwickler zum Werkzeug der Wahl geworden. In den letzten Jahren sind mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz KI-Code-Assistenten auf VSCode entstanden, die die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert haben. KI-Code-Assistenten auf VSCode sind wie Pilze nach einem Regen aus dem Boden geschossen und haben die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert. Es nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um Code intelligent zu analysieren und eine präzise Code-Vervollständigung, automatische Fehlerkorrektur, Grammatikprüfung und andere Funktionen bereitzustellen, wodurch Entwicklerfehler und mühsame manuelle Arbeit während des Codierungsprozesses erheblich reduziert werden. Heute werde ich 12 KI-Code-Assistenten für die Frontend-Entwicklung von VSCode empfehlen, die Sie bei Ihrer Programmierreise unterstützen.
