工業4.0 AI+智能倉儲

隨著智能倉儲領域的發展和進步、傳感器、人工智能等相關技術的成熟,倉儲行業進入前所未有的智能化階段,AI人工智能近年來的迅猛發展預示著其將為倉儲運作方式帶來革命性的變革。天海歐康AI人工智能、數據分析和工業物聯網等各種新技術,正在逐步展示出其在提升貨物運輸,處理,存儲和配送效率方面的潛力。

倉儲管理在物流管理中占據著核心地位。傳統的倉儲管理庫內貨位劃分不清晰,堆放混亂不利分揀,人工效率極低。通過加大裝備技術升級力度,提升自動化水平,實現人工智能設備替代人的戰略,有效解決倉儲管理的現存痛點。其中AI智能算法是智能倉儲中必不可少的工具。

AI+物聯網技術優勢顯著

在傳統的倉儲管理中,需要人工進行貨物掃描及數據錄取,實物盤點技術落后,導致常常賬實不符,缺乏貨物流程跟蹤。將AI和物聯網技術應用于傳統的倉儲中,形成智能倉儲管理系統,能提高貨物進出效率、擴大存儲的容量、減少人工的成本及勞動力強度,而且能實時顯示、監控貨物進出情況,提高交貨準確率等。

AI人工智能技術為智能倉儲解決更多問題

倉庫運作時,人工智能的應用應該以關鍵性能指標(KPI)為指導(訂單準確性、安全性、生產率、履行時間、設施損壞或庫存準確性等)。倉庫通常已經擁有大量與KPI指標相關的數據,這些都可以被人工智能應用程序用于自動完成任務或做出決策。然而,這些數據由于數據類型的原因并不能直接用于人工智能技術,并且通常分布在不同的倉庫管理系統中。因此在正式應用之前,人工智能應用程序需要對不同倉庫管理信息系統中的數據進行整合。

在揀選訂單的環節,AI會學習算法在接收新的訂單數據后案最佳原則進行歸類。通過這種方式,算法可以復制最有效員工的揀選操作,提高生產力。AI通過學習算法可以接收未來數星期或數月的訂單預測信息和現有員工的技能水平信息,進而預估出所需搬運設備的數量,進而提高設備利用率。

一個好的貨位策略應該是將高需求的貨品盡量集中放在最佳位置但同時又要適當的分散擺放,以降低擁堵程度來提高揀選效率,AI學習算法可以和貨位分配軟件結合,通過對實施最終貨位擺放策略的員工的傾向性進行不斷的學習,最終實現自動調整最佳存放,從而提高整體運作效率。

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