창고 기술의 미래를 어떻게 실현할 것인가?
창고 관리는 지난 10년 동안 큰 변화를 겪었습니다. 코로나19 팬데믹, 기술에 대한 소비자 접근성 향상, 배송 수요 확대로 인해 Amazon과 같은 기업의 수익은 팬데믹 이전 추정치에 비해 120억 달러 증가했습니다.
그러나 증가하는 창고 수요를 충족하는 것은 쉽지 않습니다. 엄청난 주문량과 속도로 인해 모든 수준에서 디지털 통합 솔루션이 필요합니다. 모든 사람의 주문이 제 시간에 예상되는 상태로 도착하도록 보장하려면 인공 지능의 넉넉한 도움도 필요합니다.
다행히 창고 기술의 미래는 대체로 수요와 보조를 맞춰왔습니다. 자율 지게차와 같은 강력한 신기술은 위험을 줄이고 효율성을 높이며 창고 관리자가 미래 기술을 구현하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
창고 기술 교육의 미래
비즈니스 리더는 직원이 원하는 대로 기술을 사용, 수리, 개선할 수 있도록 적절한 교육을 받은 경우 창고 기술의 미래를 구현할 수 있습니다. 언뜻 보면 공급망 관리 직원은 이전에 교육을 받은 적이 있어 간단해 보일 수 있습니다. 그러나 미래 창고 기술을 최대한 활용하는 방법을 배우려면 교육 및 훈련에 대해 완전히 다른 접근 방식이 필요할 수 있습니다.
이전 세대의 창고 작업자는 직장에서 업무를 배울 수 있었지만 차세대 직원은 업무 도구를 교실에서 배울 수 있습니다. 창고 기술의 미래는 수동 재고 관리 및 재고 확인보다는 인공 지능(AI) 및 프로그래밍 사용과 더 관련이 있기 때문입니다.
기술 도약을 위해서는 STEM 과정에 대한 더 많은 접근이 필요합니다. 다행스럽게도 미국 시골 지역에 STEM 과정을 제공하려는 계획이 주목을 받고 있습니다. 향상된 인터넷 접속은 5~17세의 시골 학생들이 원격 학습을 활용할 수 있음을 의미합니다. STEM에 대한 접근성이 향상되면 미래의 직원들이 창고 기술의 미래를 개발하고 구현할 수 있는 강력한 위치에 있게 됩니다.
인공 지능
인공 지능은 공급망 관리의 모든 단계에 혁명을 일으켰습니다. 이제 공급망 전문가는 방대한 양의 원시 데이터를 사용하여 전염병, 사고 및 글로벌 이벤트로 인한 사고를 예측하고 대응할 수 있습니다.
또한, 인공지능 기술은 20년 전 상상했던 것 이상으로 창고 운영의 효율성을 더욱 향상시켰습니다. 창고 관리 분야에서 인공 지능의 등장은 업계의 자연스러운 발전입니다. 이제 인공 지능은 창고 자동화에서 중요한 역할을 하여 조직, 생산성, 정확성 및 직원 안전을 지원합니다.
자동 서비스로 전환하는 것이 처음에는 번거로울 수 있습니다. 그러나 많은 창고 직원과 유통 관리자가 알고 있듯이 대부분의 기존 자재와 장비는 인공 지능을 사용하여 쉽게 문서화할 수 있습니다. 팔레트 랙, 선반, 수직 메자닌은 인간의 인지 능력을 훨씬 뛰어 넘는 속도로 데이터를 처리하는 인공 지능 및 기계 학습(ML) 프로그램을 사용하여 처리할 수 있습니다.
Robotics
창고 관리는 작업자가 수동으로 상품을 이동하고 적재해야 하는 상당히 실무적인 산업이었습니다.
요즘에는 “Industry 4.0”에 이어 로봇 기술이 더 무거운 작업을 수행하고 있습니다. 오늘날의 로봇 공학은 새로운 감각 데이터를 사용하여 인간의 시각을 모방하고 적시에 올바른 패키지를 선택할 수 있습니다. 중요한 것은 드론과 같은 로봇이 인간보다 더 빠르게 접근하기 어려운 장소를 스캔하고 진입할 수 있다는 점입니다.
로봇공학 기술은 여전히 오작동을 방지하고 오류가 모든 작업에 영향을 미치는 것을 방지하기 위해 사람의 감독이 필요하므로 아직 발전해야 할 부분이 많습니다. 그러나 인공지능이 발전하면서 실수를 예측하고 예방하는 것이 점점 더 쉬워질 것입니다.
실수 방지
AI가 주도하는 미래는 유망하면서도 위협적입니다. 로봇 공학 및 인공 지능과 같은 기술은 확실히 창고 및 공급망 관리의 전반적인 효율성을 향상시키지만 항상 큰 질문이 떠오릅니다. 문제가 발생하면 어떻게 될까요?
인공 지능 및 신기술에 대한 대부분의 두려움은 근거가 없습니다. 다국적 창고 회사는 그렇지 않습니다. 변덕스럽거나 불완전한 데이터를 기반으로 결정을 내리지 마십시오. 그러나 창고 관리 회사는 중단을 우연에 맡겨서는 안 되며 네트워크 중단이 발생하지 않도록 모든 합리적인 조치를 취해야 합니다.
자동화와 인공지능을 활용한 창고는 모든 하드웨어와 소프트웨어에 대한 정기적인 내부 및 외부 분석을 통해 네트워크 중단 위험을 줄일 수 있습니다. 내부 분석은 일반적으로 완료하기 쉽지만(라우터, 서버 및 전원 공급 장치 확인) 외부 분석(ISP, 인터넷 게이트웨이, 클라우드 서비스, DN)은 약간 까다로울 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 공급자와 협력하는 것이 외부 네트워크를 온라인 상태로 유지하는 가장 쉬운 방법입니다. Google 및 Microsoft에서 제공하는 것과 같은 다국적 클라우드 기반 서비스는 가동 중단을 줄이고 기업이 최대한 빨리 복구하여 운영하는 데 도움이 되는 더 많은 엔터프라이즈급 진단 및 지원을 제공합니다.
결론
창고 기술의 미래는 인공지능의 발전에 크게 좌우됩니다. 기계 학습 프로그램을 사용하면 AI 주도 로봇이 더 정확하고 효율적으로 작동할 수 있습니다. 이는 창고 비용이 감소하고 피킹, 재고 확인 및 배송 속도가 증가하는 유망한 미래를 나타냅니다.
위 내용은 창고 기술의 미래를 어떻게 실현할 것인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
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미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
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편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
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