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人工智能在倉儲情景中的應用

作者:     时间:2018-09-29 10:17:35

近年來人工智能的快速發展,表明其倉庫操作將帶來革命性的改變。但是,在企業決定在實際操作中引進和實施新技術之前,必須保證企業擁有相關的數據和所需的人員。

對于相關企業來說,對供應鏈技術進步的即時關注和敏感性已經變得幾乎是必不可少的。機器人、自動化、數據分析和工業物聯網等各種各樣的新技術,正逐漸顯示其提升貨物運輸、搬運、貯存和分銷效率的潛力。這些新技術的出現使我們很難確定應該集中在哪些領域。

人工智能(AI)是一項值得認真研究的新技術。簡而言之,人工智能是計算機系統的産物在一定的發展階段,即執行的任務通常需要人類智慧的參與(如視覺、語音識別、決策、和語言翻譯)。人工智能出現于1956年,但在大多數情況下,我們必須明確地將智能程序輸入到計算機中。

近年來,機器學習是一種典型的人工智能技術。機器學習主要是探索如何使計算機程序根據輸入數據來提高學習的輸出性能。這些程序可以嵌入到機器中,也可以在服務器上或雲中進行操作。亞馬遜、谷歌、Facebook和微軟等主要技術公司已經將機器學習集成到他們的我要爱久久影视和服務中,爲用戶提供更相關的Web搜索內容、更好的圖像和語音識別技術,以及更智能的設備。

機器學習和數據分析(收集、轉換和數據分析過程)有一些相似之處。兩者都需要一個幹淨、多樣、大型的數據庫才能有效運作。然而,主要的區別在于數據分析允許用戶從數據中得出結論,然後要求用戶采取適當的措施來改善他們的供應鏈。相比之下,是可以解決問題的類別,機器學習可以基于“培訓”數據庫自動執行操作(本部分將討論研究監督)。人工智能,尤其是機器學習,由于允許任務自動執行,是許多供應鏈管理者值得關注的重要技術。對于當今的許多企業來說,與供應鏈相關的人工智能戰略的制定和實施將使它們能夠隨著技術的逐漸成熟而提高自身的生産力、速度和效率。

一、人工智能的發展現狀

人工智能的快速發展在不久的將來,由于下列因素的結合。第一,各種設備互連産生的數據量增加,以及使用先進傳感器促進日常生活數字化的增加。其次,從移動設備到雲計算,各種設備的計算能力也在不斷增長。因此,機器學習可以在最新的硬件上運行操作設備,與此同時大量的多樣化和高質量的數據庫,然後自動執行各種任務。

案例一:

以下是許多消費者會逐漸熟悉的場景。如果你每天早上都有iPhone和上班通勤,你最近可能已經注意到,當你上車時,你的我要爱久久影视會自動告訴你開車去公司要花多長時間,並根據實時交通信息給出最佳路線的建議。第一次這種現象發生時,你可能會有這樣的疑問:“我要爱久久影视怎麽能知道我想去工作嗎?很酷,但有點嚇人。

由于內置的機器學習特性,我要爱久久影视可以根據你過去所做的來預測你想要什麽。如果你有一份新工作或開車到另一個目的地,設備會自動調整其預測,並發出一個新的注意根據新的目的地。這個應用程序場景的特別強大之處在于,設備對用戶越來越有幫助,而不需要用戶或軟件開發人員采取任何行動。

另一種情況是自動駕駛儀。目前,道路上的自動駕駛車輛正在被用來收集數據,以改進下一代自動駕駛儀的技術。當人類操作員直接控制車輛,相關數據是數據與其他車輛和比較分析,以確定在何種情況下自動駕駛汽車將切換到手動模式。這樣的數據收集和分析將使自動駕駛汽車更加智能化。

虽然今天人工智能令人振奋的发展很容易激发灵感,但是理解人工智能的局限性也很重要。在《哈佛商业评论》(哈佛商业评论)在2016年的一篇文章中,“现阶段人工智能能和不能”,斯坦福大学人工智能实验室的前负责人,跨国科技公司百度人工智能团队的前首席科学家Andrew Ng明确表示,“人工智能将会改变很多的我要爱久久影视,但是它没有无所不能的魔力。”

吳榮奎強調,雖然人工智能已成功實施,但大部分已應用于有監督的學習情景。在這種模式下,每個訓練輸入數據庫都與正確的輸出決策相關聯。機器學習算法通過比較訓練庫的信息作出決定根據新的輸入數據。監督學習的一些常見應用包括照片標記、貸款處理和語音識別。在每個應用情況下,系統接收輸入信息,例如照片標記應用中的圖片,並基于從訓練數據庫中學習的信息作出決策或反應。

如果你有一個足夠大的輸入數據庫,和相應的人類反應(或輸出)做評論,您可以建立一個人工智能應用程序,允許計算機系統接收到新的輸入數據和自己做決定。這使得自動化過去不容易自動化的過程成爲可能,並最終提高了倉庫操作的效率。關鍵在于幫助決策的數據庫的大小、質量和多樣性。訓練輸入數據庫,多元化就越大越多,機器學習算法的優化決策。

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