Jadual Kandungan
Apakah automasi rantaian bekalan?
Proses rantaian bekalan yang manakah boleh diautomasikan
Faedah Automasi Rantaian Bekalan
Keterbatasan Automasi Rantaian Bekalan
Masa Depan Automasi Rantaian Bekalan
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimana Robotik dan Kepintaran Buatan Boleh Mengautomasikan Rantaian Bekalan

Bagaimana Robotik dan Kepintaran Buatan Boleh Mengautomasikan Rantaian Bekalan

Feb 05, 2024 pm 04:40 PM
AI robot automasi robotik Pengurusan inventori Sistem pengurusan inventori

Bagaimana Robotik dan Kepintaran Buatan Boleh Mengautomasikan Rantaian Bekalan

Teknologi automasi sedang digunakan secara meluas dalam industri yang berbeza, terutamanya dalam bidang rantaian bekalan. Hari ini, ia telah menjadi bahagian penting dalam perisian pengurusan rantaian bekalan. Pada masa hadapan, dengan perkembangan lanjut teknologi automasi, keseluruhan rantaian bekalan dan perisian pengurusan rantaian bekalan akan mengalami perubahan besar. Ini akan membawa kepada pengurusan logistik dan inventori yang lebih cekap, meningkatkan kelajuan dan kualiti pengeluaran dan penghantaran, dan seterusnya menggalakkan pembangunan dan daya saing perusahaan.

Pemain rantaian bekalan yang berpandangan ke hadapan bersedia untuk menangani situasi baharu. CIO harus memimpin dalam memastikan hasil terbaik untuk organisasi mereka, dan memahami peranan robotik, kecerdasan buatan dan automasi dalam rantaian bekalan adalah penting.

Apakah automasi rantaian bekalan?

Automasi rantaian bekalan merujuk kepada penggunaan cara teknologi untuk mengurangkan atau menghapuskan penyertaan manusia dalam aktiviti rantaian bekalan. Ia merangkumi pelbagai teknologi dan kaedah yang berbeza, seperti pembelajaran mesin, robotik dan kecerdasan buatan. Oleh itu, automasi boleh dilaksanakan dengan cara yang berbeza di pelbagai titik dalam rantaian bekalan.

Automasi rantaian bekalan berpotensi untuk menyelesaikan banyak masalah semasa dalam industri pembuatan, seperti kekurangan pekerja, kekurangan bahan, ramalan permintaan yang tidak tepat, kelewatan pengangkutan, dll. Apabila teknologi automasi rantaian bekalan matang dan harga jatuh, ia akan menjadi bahagian penting dalam industri dan bukan sekadar tambahan untuk kes penggunaan khusus.

Proses rantaian bekalan yang manakah boleh diautomasikan

Secara teori, hampir semua aspek rantaian bekalan boleh diautomasikan, tetapi dalam amalan, langkah-langkah tertentu lebih hampir kepada automatik sepenuhnya. Sebagai contoh, penjejakan rantaian bekalan, pengurusan inventori, pengurusan gudang, penghantaran dan tugasan pejabat belakang adalah antara proses automatik yang paling biasa hari ini. Proses automatik ini meningkatkan kecekapan, mengurangkan risiko ralat dan menjimatkan masa dan wang perniagaan.

(1) Penjejakan rantaian bekalan

Rantaian bekalan melibatkan berbilang pautan, termasuk perolehan bahan mentah dan pengangkutan produk siap. Sistem pengesanan memastikan setiap penghantaran dihantar dan diterima tepat pada masanya.

Jika corak muncul untuk destinasi, pembawa atau laluan tertentu, sistem penjejakan boleh memberi amaran kepada pasukan yang berkaitan. Contohnya, jika cuaca buruk di kawasan tertentu boleh menjejaskan masa penghantaran, pasukan perkhidmatan pelanggan boleh secara proaktif memberitahu pelanggan tentang kelewatan. Selain itu, jika pembawa mempunyai masalah penghantaran yang kerap, pasukan kepimpinan perniagaan boleh menggunakan data untuk membuat keputusan termaklum, seperti sama ada untuk terus bekerjasama dengan mereka. Sistem penjejakan sedemikian bukan sahaja dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, tetapi juga membantu syarikat mengoptimumkan pengurusan rantaian bekalan dan meningkatkan kecekapan keseluruhan.

(2) Pengurusan Inventori

Pengurusan inventori yang betul adalah kunci untuk mengelakkan lebihan stok dan kekurangan stok, yang kedua-duanya boleh menyebabkan masalah besar dalam rantaian bekalan dan menghakis keuntungan perniagaan.

Nasib baik, analisis perancangan permintaan boleh meramalkan sama ada permintaan terhadap sesuatu produk akan berubah pada masa hadapan. Sistem pengurusan inventori kemudian menjana pemberitahuan automatik apabila SKU rendah untuk mengelakkan situasi kehabisan stok yang mengecewakan.

(3) Pengurusan Gudang

Automasi rantaian bekalan telah mengubah pengurusan gudang dalam banyak cara. Contohnya, perisian SCM boleh menerima dan mengesahkan pesanan secara automatik, manakala algoritma kotak mengesyorkan palet bersaiz sesuai untuk menyatukan penghantaran dan mengurangkan pembaziran.

Selain itu, alatan pengurusan gudang boleh membantu menghapuskan atau mengoptimumkan tugasan yang berulang. Contohnya, sistem pemilihan boleh membantu pekerja mencari produk dengan lebih cepat. Kenderaan yang dipandu robot, seperti yang digunakan oleh gudang Amazon untuk memenuhi pesanan, boleh mendapatkan semula pakej tanpa bantuan manusia.

(4) Pengangkutan

Disebabkan oleh cabaran teknikal yang besar, automasi pengangkutan masih jauh lagi, tetapi ia penuh dengan harapan untuk masa depan automasi rantaian bekalan. Automasi jenis ini melibatkan kenderaan pandu sendiri, peralatan penghantaran alternatif dan teknologi pengoptimuman laluan.

Apabila ia boleh dilaksanakan, trak pandu sendiri akan menyelesaikan kekurangan pemandu trak jarak jauh, manakala peralihan kepada dron penghantaran akan mengurangkan keperluan untuk menggunakan trak dan van untuk penghantaran jarak jauh. Sementara itu, automasi pengangkutan adalah lebih baik untuk memberi tumpuan kepada mengoptimumkan laluan penghantaran dan jadual penyelenggaraan kenderaan.

(5)Pengebilan

Berkat kuasa kecerdasan buatan dan pengecaman aksara optik (OCR), dokumen seperti pesanan, resit dan invois boleh ditangkap dan diproses secara automatik. Ini mengurangkan tugasan manual yang berulang, memastikan ketepatan yang lebih tinggi dan menjadikan keseluruhan proses pengebilan lebih cekap.

Faedah Automasi Rantaian Bekalan

Mengautomasikan setiap aspek rantaian bekalan memegang janji yang besar untuk perniagaan dari semua saiz.

Pertama, automasi membolehkan pekerja manusia menghabiskan lebih banyak masa dan tenaga untuk tugas nilai tambah. Ia juga meminimumkan kesilapan manusia dalam tugas seperti kemasukan data, di mana terdapat risiko bahawa maklumat mungkin diduplikasi, tidak betul atau hilang.

Selain itu, rekod kertas digital yang dicipta oleh perisian SCM meningkatkan keterlihatan ke dalam semua aspek rantaian bekalan. Ini membolehkan pemimpin perniagaan membuat keputusan yang lebih strategik berdasarkan data masa nyata.

Automasi rantaian bekalan juga memudahkan untuk mengekalkan ketangkasan organisasi. Apabila perkara yang tidak dijangka berlaku (seperti bencana alam, kekurangan bahan mentah yang meluas atau pandemik COVID-19), perisian SCM boleh membantu menganggarkan impak dan membangunkan pelan tindak balas.

Faktor gabungan ini membawa kepada proses pengeluaran yang lebih pantas, keuntungan yang lebih tinggi dan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.

Keterbatasan Automasi Rantaian Bekalan

Walaupun terdapat faedah yang ketara, automasi rantaian bekalan masih di peringkat awalnya. Akibatnya, terdapat beberapa batasan untuk perniagaan yang ingin menggunakan automasi rantaian bekalan sepenuhnya.

Banyak teknologi (terutama kecerdasan buatan) masih belum matang sepenuhnya dan mencapai potensi sepenuhnya. Ini bermakna pada masa ini hanya tugas-tugas hafalan yang paling hina boleh diautomasikan. Perisian mengambil masa untuk mengendalikan tugas yang lebih kompleks yang sedang dilakukan oleh manusia, itulah sebabnya begitu banyak perisian SCM kini memfokuskan pada bahagian belakang.

Kos adalah satu lagi cabaran besar. Ini adalah benar terutamanya untuk robot, yang mahal untuk dipasang dan memerlukan penyelenggaraan berterusan untuk memastikan ia berfungsi dengan baik. Apabila teknologi bertambah baik, kos akan berkurangan, tetapi buat masa ini, ia kekal sebagai penghalang penting untuk kemasukan bagi banyak entiti rantaian bekalan.

Itulah sebabnya syarikat besar seperti Amazon sedang membuka jalan untuk automasi rantaian bekalan, terutamanya apabila ia berkaitan dengan robot dan kereta pandu sendiri. Ia akan mengambil sedikit masa sebelum perniagaan kecil dengan belanjawan terhad mengalami manfaat automasi rantaian bekalan.

Masa Depan Automasi Rantaian Bekalan

Walaupun automasi rantaian bekalan kini berada di peringkat awal pembangunan, ia akhirnya akan menjadi cip tawar-menawar untuk mengekalkan daya saing pembuatan, dan ini mungkin berlaku lambat laun.

Walaupun syarikat mereka pada masa ini tidak mempunyai belanjawan untuk melaksanakan semua jenis automasi, CIO syarikat rantaian bekalan perlu memahami perkara yang dilakukan oleh pesaing mereka dan cara automasi akan memberi kesan kepada rantaian bekalan mereka sendiri selama ini. Dan memilih perisian SCM dengan pembelajaran mesin atau keupayaan kecerdasan buatan adalah titik permulaan yang baik.

Alat automasi intensif perkakasan seperti robot gudang dan kereta pandu sendiri lebih merupakan pelaburan, tetapi apabila kebolehpercayaan mereka meningkat dan kosnya menurun, alat tersebut akan tersedia kepada pemain rantaian bekalan yang lebih kecil. Memahami faedah robot dalam rantaian bekalan dan menyediakan sewajarnya adalah penting.

Dalam masa terdekat, CIO harus menumpukan pada mengemas kini sistem warisan untuk bersedia menghadapi perubahan akan datang ini. Mereka juga harus mengambil pekerja yang mempunyai kemahiran dalam bidang utama seperti kecerdasan buatan, sains data dan robotik supaya mereka sudah mempunyai kakitangan yang mereka perlukan semasa melaksanakan inisiatif automasi rantaian bekalan baharu.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Robotik dan Kepintaran Buatan Boleh Mengautomasikan Rantaian Bekalan. 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)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu 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

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

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

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

Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan Jun 11, 2024 pm 07:47 PM

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.

See all articles