Comment réaliser l'avenir de la technologie d'entrepôt ?
La gestion des entrepôts a subi des changements importants au cours de la dernière décennie. La pandémie de COVID-19, un meilleur accès des consommateurs à la technologie et une demande plus large de livraison signifient que les bénéfices d’entreprises comme Amazon ont augmenté de 12 milliards de dollars par rapport aux estimations d’avant la pandémie.
Mais répondre à la demande croissante d’entrepôts n’est pas facile. Le volume et la rapidité des commandes nécessitent des solutions intégrées numériquement à tous les niveaux. L’aide généreuse de l’intelligence artificielle est également nécessaire pour garantir que les commandes de chacun arrivent à temps et dans les conditions attendues.
Heureusement, l’avenir de la technologie des entrepôts a largement suivi le rythme de la demande. De nouvelles technologies convaincantes telles que les chariots élévateurs autonomes peuvent réduire les risques, accroître l’efficacité et aider les gestionnaires d’entrepôt à mettre en œuvre la technologie du futur.
Formation sur l'avenir de la technologie d'entrepôt
Les chefs d'entreprise seront en mesure de mettre en œuvre l'avenir de la technologie d'entrepôt si leurs employés sont correctement formés pour utiliser, réparer et améliorer la technologie à leur disposition. À première vue, cela peut paraître simple (les employés en gestion de la chaîne d'approvisionnement ont déjà été formés) mais apprendre à tirer le meilleur parti de la future technologie d'entrepôt peut nécessiter une approche totalement différente en matière d'éducation et de formation.
Alors que les générations précédentes d'employés d'entrepôt ont peut-être pu apprendre leur métier sur le tas, la prochaine vague d'employés pourrait apprendre les outils de leur métier en classe. En effet, l’avenir de la technologie des entrepôts dépend davantage de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et de la programmation que de la gestion et de la vérification manuelles des stocks.
Un meilleur accès aux cours STEM est nécessaire pour permettre des sauts de compétences. Heureusement, les initiatives visant à proposer des cours STEM aux régions rurales d’Amérique gagnent du terrain. L'amélioration de l'accès à Internet permet aux étudiants ruraux âgés de 5 à 17 ans de profiter de l'apprentissage à distance. Un accès accru aux STEM place les futurs employés dans une position de force pour développer et mettre en œuvre l’avenir de la technologie d’entrepôt.
Intelligence Artificielle
L'intelligence artificielle a révolutionné chaque étape de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les experts en chaîne d’approvisionnement peuvent désormais utiliser de grandes quantités de données brutes pour prévoir et réagir aux incidents provoqués par des pandémies, des accidents et des événements mondiaux.
De plus, la technologie de l'intelligence artificielle a encore amélioré l'efficacité des opérations des entrepôts bien au-delà de ce qui avait été imaginé il y a 20 ans. L’essor de l’intelligence artificielle dans la gestion des entrepôts est une progression naturelle pour l’industrie. L'intelligence artificielle joue désormais un rôle important dans l'automatisation des entrepôts, en contribuant à l'organisation, à la productivité, à la précision et à la sécurité des employés.
Passer à un service automatisé peut sembler fastidieux au début. Mais, comme le découvrent de nombreux commis d’entrepôt et responsables de la distribution, la plupart des matériaux et équipements existants peuvent être facilement documentés grâce à l’intelligence artificielle. Les rayonnages à palettes, les étagères et les mezzanines verticales peuvent être traités à l'aide de programmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique (ML) qui traitent les données à des vitesses qui dépassent de loin les capacités cognitives humaines.
Robotique
La gestion d'entrepôt était autrefois une industrie assez pratique, obligeant les travailleurs à déplacer et charger manuellement les marchandises.
De nos jours, la technologie robotique fait davantage de travail dans le sillage de « l'Industrie 4.0 ». La robotique d’aujourd’hui peut utiliser de nouvelles données sensorielles pour imiter la vision humaine et sélectionner le bon emballage au bon moment. Il est important de noter que ces robots, tels que les drones, peuvent scanner et pénétrer dans des endroits difficiles d'accès plus rapidement que les humains.
La technologie robotique nécessite encore une supervision humaine pour éviter les dysfonctionnements et éviter que les pannes n'affectent toutes les opérations, il y a donc encore beaucoup de progrès à faire. Cependant, à mesure que l’intelligence artificielle se développe, les erreurs deviendront de plus en plus faciles à prévoir et à prévenir.
Prévenir les erreurs
L'avenir dirigé par l'IA est à la fois prometteur et intimidant. Même si des technologies telles que la robotique et l'intelligence artificielle amélioreront certainement l'efficacité globale de la gestion des entrepôts et de la chaîne d'approvisionnement, une question reste toujours présente : que se passe-t-il en cas de problème ?
La plupart des craintes concernant l'intelligence artificielle et les nouvelles technologies sont infondées : les multinationales d'entrepôt ne le font pas ? Ne pas prendre de décisions basées sur des caprices ou des données incomplètes. Toutefois, les sociétés de gestion d’entrepôts ne doivent pas laisser les perturbations au hasard et doivent prendre toutes les mesures raisonnables pour garantir qu’aucune panne de réseau ne se produise.
Les entrepôts utilisant l'automatisation et l'intelligence artificielle peuvent réduire le risque de panne de réseau grâce à une analyse interne et externe régulière de tous les matériels et logiciels. L'analyse interne est généralement facile à réaliser (vérifier les routeurs, les serveurs et les alimentations), mais l'analyse externe (FAI, passerelles Internet, services cloud, DN) peut être un peu plus délicate.
Travailler avec un fournisseur fiable est le moyen le plus simple de garantir que votre réseau externe reste en ligne. Les services multinationaux basés sur le cloud, comme ceux proposés par Google et Microsoft, connaissent moins de pannes et offrent davantage de diagnostics et d'assistance de niveau entreprise qui peuvent aider les entreprises à être de nouveau opérationnelles le plus rapidement possible.
Conclusion
L'avenir de la technologie des entrepôts dépend en grande partie du développement de l'intelligence artificielle. Les programmes d’apprentissage automatique permettent aux robots basés sur l’IA de fonctionner avec plus de précision et d’efficacité. Cela laisse entrevoir un avenir prometteur dans lequel les coûts d’entrepôt diminueront et la rapidité de préparation, de contrôle des stocks et de livraison augmentera.
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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
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