Application de l'intelligence artificielle à la logistique
Avant-propos
L'intelligence artificielle change toutes les industries, et la logistique en fait partie. La logistique est la gestion du mouvement des produits entre différents sites. Les réseaux mondiaux de fournisseurs et de clients compliquent les opérations logistiques, et les entreprises de logistique contiennent à la fois des tâches facilement automatisées et des processus complexes qui peuvent bénéficier des algorithmes d'IA/d'apprentissage automatique.
Que signifie l'intelligence artificielle pour les entreprises de logistique ?
La technologie offre aux entreprises de logistique un large éventail de capacités, des machines autonomes à l'analyse prédictive. Selon une étude de McKinsey, le secteur de la logistique utilise principalement l'intelligence artificielle pour 4 fonctions commerciales, à savoir les opérations de services, le développement de produits et services, le marketing et les ventes, ainsi que la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Ces quatre unités commerciales couvrent 87 % de l’adoption de l’IA dans la logistique. McKinsey estime que les entreprises de logistique généreront entre 1 300 et 2 000 milliards de dollars de valeur économique par an en introduisant l’intelligence artificielle dans leurs processus.
Quelles sont les applications de l'intelligence artificielle en logistique ?
PART01 Gestion d'entrepôt
L'entreposage "Intelligence Artificielle +" est un système complet hautement intégré. Les scénarios d'application incluent principalement la gestion du site d'entreposage, l'AMR et les systèmes de répartition des équipements. Les scénarios sont affinés pour inclure la livraison express. , e-commerce Entreposage commercial, logistique de production et grands entrepôts automatisés. La gestion de l'entreposage sur site est basée sur l'Internet des objets, le cloud computing, le big data, l'intelligence artificielle, la RFID et d'autres technologies, mobilisant efficacement des fonctions telles que la mesure du volume de fret, l'identification électronique des informations sur les factures, la transmission entrante et sortante, la planification des équipements logistiques, AMR, etc., pour assurer l'entreposage des marchandises, l'accès, la préparation, le tri, l'emballage et la livraison pour une série de gestion intelligente. AMR (Automatic Relocation Robot) est basé sur le positionnement et la navigation du système SLAM et réalise des fonctions telles que la perception environnementale, la construction de cartes, le positionnement autonome, la planification d'itinéraire, l'évitement intelligent d'obstacles et le suivi intelligent, etc., et joue un rôle de remplacement manuel pour la gestion sur site dans l'entrepôt. Le système de planification des équipements est principalement basé sur des algorithmes sous-jacents tels que l'optimisation des contraintes, les séries chronologiques et le clustering à grande échelle. Il réalise des fonctions telles que l'optimisation du chemin collaboratif, la correspondance optimale des tâches, le réapprovisionnement planifié et l'ajustement de la disposition des étagères, et fournit des fonctions de support auxiliaires. pour la gestion du site d'entreposage.
PART02 Gestion des transports
Le lien de transport réalise le transport de marchandises, y compris principalement la gestion des informations sur les équipements de transport et les processus de transport. Les modes de transport intérieurs comprennent le transport aérien, le transport ferroviaire, le transport routier et le transport maritime. Le transport routier présente une grande flexibilité et un volume de fret important, et l'intelligence artificielle peut jouer un rôle plus important. La technologie de conduite autonome de plus en plus mature bouleversera complètement le système de transport routier existant. Une conduite plus efficace et plus sûre, avec moins de recours à la main-d'œuvre, améliorera considérablement l'efficacité du transport routier. La gestion des informations de transport est complexe, y compris l'attribution des tâches et la planification des itinéraires avant le départ, le suivi des informations et l'envoi d'urgence pendant la conduite, ainsi que l'inventaire, le déchargement et l'inspection de l'état du véhicule après son arrivée à destination. La technologie de l'intelligence artificielle traite les informations plus efficacement que les humains. Grâce à l'analyse des mégadonnées, elle peut fournir des solutions plus fiables et en temps réel pour les mécanismes de répartition des véhicules. La gestion de la durée de vie des équipements peut surveiller systématiquement l'état des véhicules et fournir des rappels d'alarme en temps opportun pour réduire l'apparition de problèmes. taux de pannes de véhicules. L'analyse des mégadonnées permet de mieux surveiller l'état des marchandises et le comportement des conducteurs pendant le transport sous la chaîne du froid, et de fournir une supervision plus intelligente du transport sous la chaîne du froid qui préserve la qualité et la quantité.
PART03 Gestion de la distribution
Utilisez le big data et l'intelligence artificielle pour planifier les itinéraires principaux et secondaires de l'ensemble du réseau, aménager scientifiquement le centre de tri, réaliser le naufrage de l'ensemble du canal de chaîne et être efficace connexion de tous les points de vente grâce à la planification des trajets des véhicules, garantissant des délais de livraison urbains précis et des itinéraires de livraison optimaux. Utiliser des technologies sans pilote telles que des drones et des robots de livraison pour résoudre le problème du dernier kilomètre, améliorer l'efficacité de la distribution des terminaux et promouvoir le fonctionnement efficace du réseau logistique.
PART04 Sélection de l'emplacement de l'entrepôt
La technologie d'intelligence artificielle peut fournir un modèle de sélection d'emplacement proche de la solution optimale basée sur l'environnement réel. La sélection du site d'entrepôt est un processus complexe qui nécessite la prise en compte de nombreux facteurs, notamment les conditions naturelles telles que la géologie, l'hydrologie et le terrain, ainsi que des facteurs sociaux tels que les caractéristiques des produits, les coûts logistiques, les niveaux de service, la répartition des clients, l'infrastructure, le transport et politiques. Grâce au big data, à l'intelligence artificielle, au cloud computing et à d'autres technologies, la sélection et l'optimisation de l'emplacement des entrepôts peuvent être réalisées de manière plus précise et scientifique, réduisant ainsi les interférences causées par des facteurs subjectifs humains. Améliorant ainsi l’efficacité de la sélection du site et la qualité du stockage.
PART05 Gestion Client
La gestion et la maintenance des informations client, l'établissement de portraits de clients à partir des informations client et la fourniture de services plus personnalisés aux clients affectent tous directement l'expérience client et la qualité du service de l'entreprise. Le système de commande intelligent est basé sur la technologie de reconnaissance d'image et l'analyse du Big Data, qui peut gérer plus efficacement l'ensemble du processus de commande des clients, depuis la passation de la commande jusqu'à son achèvement, et les informations sont plus précises et en temps réel. Le système de guide d'achat intelligent basé sur l'analyse des mégadonnées, l'accumulation de connaissances et l'apprentissage profond fournira aux clients des informations plus précises et améliorera la qualité de leurs achats. Le système de service client intelligent est une nouvelle technologie basée sur la reconnaissance vocale, le raisonnement logique et la génération vocale. Il fournira aux clients une consultation avant-vente, une gestion en vente, une maintenance après-vente et d'autres services. solutions de conseil 24 heures sur 24, et réduire le nombre de personnel du service client de l'entreprise et améliorer la qualité des services du service client.
Actuellement, notre pays se trouve dans une période critique d'un nouveau cycle de révolution technologique et de transformation industrielle. L'intelligence artificielle + la logistique promeuvent globalement la mise à niveau de la chaîne d'approvisionnement par le biais de mises à niveau de connexions, de mises à niveau de données, de mises à niveau de modèles, de mises à niveau d'expérience, de mises à niveau intelligentes et de mises à niveau vertes. structure du côté de l’offre. Les réformes sexuelles ont apporté de nouvelles opportunités pour le développement de l’industrie de la logistique. Poussées par l'innovation de l'intelligence artificielle, les nouvelles technologies telles que les robots de distribution intelligents, les systèmes de tri automatique des marchandises et le service client intelligent déclenchent une nouvelle série de changements intelligents dans le secteur de la logistique. La concurrence dans le secteur de la logistique à l'avenir sera celle de la technologie de l'intelligence artificielle, et l'ère de la logistique intelligente 2.0 bat son plein.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
