Jadual Kandungan
Masa Depan Latihan Teknologi Gudang
Kepintaran Buatan
Robotik
Cegah Kesilapan
Kesimpulan
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimana untuk merealisasikan masa depan teknologi gudang?

Bagaimana untuk merealisasikan masa depan teknologi gudang?

Apr 12, 2023 pm 02:58 PM
AI teknologi gudang

Bagaimana untuk merealisasikan masa depan teknologi gudang?

Pengurusan gudang telah mengalami perubahan ketara sepanjang dekad yang lalu. Pandemik COVID-19, akses pengguna yang lebih besar kepada teknologi dan permintaan yang lebih luas untuk penghantaran bermakna keuntungan bagi syarikat seperti Amazon meningkat $12 bilion berbanding anggaran pra-pandemi.

Tetapi untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat untuk gudang bukanlah mudah. Jumlah dan halaju pesanan yang tinggi memerlukan penyelesaian bersepadu secara digital pada setiap peringkat. Bantuan murah hati daripada kecerdasan buatan juga diperlukan untuk memastikan pesanan semua orang tiba tepat pada masanya dan dalam keadaan yang dijangkakan.

Nasib baik, masa depan teknologi gudang sebahagian besarnya seiring dengan permintaan. Teknologi baharu yang menarik seperti forklift autonomi boleh mengurangkan risiko, meningkatkan kecekapan dan membantu pengurus gudang melaksanakan teknologi masa depan.

Masa Depan Latihan Teknologi Gudang

Pemimpin perniagaan akan dapat melaksanakan masa depan teknologi gudang jika pekerja mereka dilatih dengan secukupnya untuk menggunakan, membetulkan dan menambah baik teknologi yang ada pada mereka. Pada pandangan pertama, ini mungkin kelihatan mudah—pekerja dalam pengurusan rantaian bekalan telah dilatih sebelum ini—tetapi belajar untuk memanfaatkan sepenuhnya teknologi gudang masa hadapan mungkin memerlukan pendekatan yang sama sekali berbeza untuk pendidikan dan latihan.

Walaupun generasi pekerja gudang terdahulu mungkin telah dapat mempelajari perdagangan mereka semasa bekerja, gelombang pekerja seterusnya mungkin mempelajari alatan perdagangan mereka di dalam bilik darjah. Itu kerana masa depan teknologi gudang lebih berkaitan dengan penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan pengaturcaraan berbanding dengan pengurusan inventori manual dan semakan inventori.

Akses yang lebih besar kepada kursus STEM diperlukan untuk membolehkan lonjakan kemahiran. Nasib baik, inisiatif untuk menyediakan kursus STEM ke luar bandar Amerika semakin mendapat perhatian. Akses internet yang lebih baik bermakna pelajar luar bandar berumur 5 hingga 17 tahun boleh memanfaatkan pembelajaran jarak jauh. Peningkatan akses kepada STEM meletakkan pekerja masa depan dalam kedudukan yang kukuh untuk membangun dan melaksanakan masa depan teknologi gudang.

Kepintaran Buatan

Kepintaran buatan telah merevolusikan setiap peringkat pengurusan rantaian bekalan. Pakar rantaian bekalan kini boleh menggunakan sejumlah besar data mentah untuk meramal dan bertindak balas terhadap insiden yang disebabkan oleh wabak, kemalangan dan peristiwa global.

Selain itu, teknologi kecerdasan buatan telah meningkatkan lagi kecekapan operasi gudang jauh melebihi apa yang dibayangkan 20 tahun lalu. Peningkatan kecerdasan buatan dalam pengurusan gudang adalah perkembangan semula jadi untuk industri. Kecerdasan buatan kini memainkan peranan penting dalam automasi gudang, membantu organisasi, produktiviti, ketepatan dan keselamatan pekerja.

Beralih kepada perkhidmatan automatik mungkin kelihatan menyusahkan pada mulanya. Tetapi, seperti yang ditemui oleh banyak kerani gudang dan pengurus pengedaran, kebanyakan bahan dan peralatan sedia ada boleh didokumentasikan dengan mudah menggunakan kecerdasan buatan. Rak palet, rak dan mezanin menegak boleh diproses menggunakan kecerdasan buatan dan program pembelajaran mesin (ML) yang memproses data pada kelajuan yang jauh melebihi keupayaan kognitif manusia.

Robotik

Pengurusan gudang dahulunya merupakan industri yang agak praktikal, memerlukan pekerja memindahkan dan memuatkan barang secara manual.

Kini, lebih banyak kerja mengangkat berat dilakukan oleh robotik mengikuti "Industri 4.0". Robotik hari ini boleh menggunakan data deria baharu untuk meniru penglihatan manusia dan memilih pakej yang betul pada masa yang sesuai. Yang penting, robot ini, seperti dron, boleh mengimbas dan memasuki tempat yang sukar dijangkau lebih cepat daripada manusia.

Teknologi robotik masih memerlukan pengawasan manusia untuk mengelakkan kerosakan dan mengelakkan kegagalan daripada menjejaskan semua operasi, jadi masih banyak kemajuan yang perlu dicapai. Walau bagaimanapun, apabila kecerdasan buatan berkembang, kesilapan akan menjadi semakin mudah untuk diramal dan dicegah.

Cegah Kesilapan

Masa depan yang dikuasai oleh kecerdasan buatan adalah menjanjikan dan menakutkan. Walaupun teknologi seperti robotik dan kecerdasan buatan sudah tentu akan meningkatkan kecekapan keseluruhan pengurusan gudang dan rantaian bekalan, satu persoalan selalu timbul: Bagaimana jika berlaku masalah

Kebanyakan kebimbangan mengenai kecerdasan buatan dan teknologi baharu adalah tidak berasas - syarikat gudang multinasional tidak membuat keputusan berdasarkan kehendak atau data yang tidak lengkap. Walau bagaimanapun, syarikat pengurusan gudang tidak seharusnya membiarkan gangguan secara kebetulan dan harus mengambil semua langkah yang munasabah untuk memastikan gangguan rangkaian tidak berlaku.

Gudang yang menggunakan automasi dan kecerdasan buatan boleh mengurangkan risiko gangguan rangkaian melalui analisis dalaman dan luaran yang kerap bagi semua perkakasan dan perisian. Analisis dalaman biasanya mudah untuk diselesaikan (semak penghala, pelayan dan bekalan kuasa), tetapi analisis luaran (ISP, gerbang Internet, perkhidmatan awan, DN) boleh menjadi lebih rumit.

Bekerja dengan pembekal yang boleh dipercayai ialah cara paling mudah untuk memastikan rangkaian luaran anda kekal dalam talian. Perkhidmatan berasaskan awan berbilang negara seperti yang ditawarkan oleh Google dan Microsoft mengalami lebih sedikit gangguan dan menawarkan lebih banyak diagnostik dan sokongan gred perusahaan yang boleh membantu syarikat kembali beroperasi dan beroperasi secepat mungkin.

Kesimpulan

Masa depan teknologi gudang bergantung sebahagian besarnya kepada pembangunan kecerdasan buatan. Program pembelajaran mesin membolehkan robot yang diterajui AI beroperasi dengan lebih ketepatan dan kecekapan. Ini menunjukkan masa depan yang menjanjikan di mana kos gudang berkurangan dan kelajuan pemilihan, penyemakan inventori dan penghantaran meningkat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk merealisasikan masa depan teknologi gudang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles