人工智能（AI）是技術的現在和未來。但如何利用它來改善生產過程和供應鏈？人工智能開辟了無限多的場景供人們探索和發(fā)展，例如抓住新的商業(yè)機會以獲得更多的增長、利潤和可持續(xù)性的可能性。一個例子：將人工智能與數字孿生（過程、產品或服務的數字復制品）結合起來，根據客戶要求進行定制生產。

人工智能是機器和計算機系統(tǒng)對人類智能的再現。其目的是創(chuàng)造能夠像人一樣行動的機器，這在幾年前還是科幻小說，但現在正逐漸成為現實。

人工智能 "一詞是由美國科學家約翰-麥卡錫在1956年提出的。然而，英國數學家阿蘭-圖靈以前曾提出過機器是否有一天能像人類一樣思考的問題，特別是通過圖靈測試。這是一個根據機器的反應與人類的相似程度和辨別能力來評估機器智力的測試。

人工智能在軟件世界中的應用使其能夠在不被特別編程的情況下改變其行為。要做到這一點，人工智能有深度神經網絡（DNNs），可以分析復雜的信息，如視頻、圖像和數據集，根據收到的數據進行決定、檢測和預測。

基于收集的數據、分析和觀察，人工智能系統(tǒng)可以識別模式，做出預測，并在某些場景下無監(jiān)督地運行。人工智能被應用于眾多領域，如計算機視覺或自動語音識別。

誰知道創(chuàng)新是否會讓新技術有感覺、理解和行動？計算機視覺、物聯網 (IoT) 和機器學習的最新進展使機器能夠處理和分析圖像、聲音和語音，從而做出決策和實施行動。

三個因素有利于人工智能的發(fā)展：

無限訪問處理能力云一直是數據智能的引擎，這要歸功于其靈活性、彈性和效率，無論是在存儲空間、速度還是數據管理和控制的安全性方面。

大數據的興起它不僅要存儲大量信息，還要管理和利用這些信息。

GPU（Graphical Processing Unit，專用于圖形處理的處理器）、FPCA（Field Programmable Gate Array，可編程門的網絡）或TPU（Tensor Processing Unit，張量處理）等專門用于提高人工智能的工具的倍增單元）。它們是用于分析數據的更快、更高級的工具。

人工智能的前提之一是確保生產過程越來越高效

如何應用人工智能

人工智能在我們的日常生活和工作世界中的應用是一種日益增長的現象。市場研究和咨詢領域的全球領導者 Gartner 對大約 200 名 IT 和商業(yè)專業(yè)人士進行的一項調查顯示，自 COVID-19 大流行開始以來，24% 的受訪組織增加了對 AI 的投資，42% 的組織保持不變.

Gartner 副總裁兼分析師 Frances Karamouzis 表示：“盡管存在危機，但企業(yè)對 AI 的投資有增無減?！痹搱蟾孢€補充說，79% 的受訪者表示他們的組織正在探索或測試人工智能項目，而只有 21% 的受訪者表示他們的人工智能計劃正在生產中。

迄今為止，大多數公司都選擇了自動化來支持他們的發(fā)展。然而，人工智能的最新進展表明，如果公司想從競爭對手中脫穎而出，就需要走得更遠，更好地利用機器智能的潛力。

開始應用 AI 的最佳方式是制定戰(zhàn)略計劃，通過考慮以下步驟為業(yè)務增加價值：

●選擇應用領域 第一步是制定一份可以應用該技術的領域清單。為此，有必要在每個案例中確定一名專家，并驗證是否存在有效的數據源，以及提供有關所取得進展的客觀數據的績效指標 (KPI)。例如，一家公司可以將 AI 應用于其生產現場，以改善其能源消耗或采取旨在預防事故的措施（從而減少維護工作）。

●優(yōu)先考慮應用領域  除了預見應用 AI 時可能遇到的困難（例如缺乏可操作的數據或無法實施改進）之外，還要估計已確定的每個案例的價值。在對現有流程進行增量改進之前，不應進行深度更改。然后根據場景對業(yè)務的重要性對場景進行排序。按照前面提到的同樣的例子，公司可能會更青睞人工智能在維修領域的應用，因為它每年代表著非常高的經濟項目。

●組應用領域 建議根據提供它們的數據對范圍進行分組，以便它們可以一起工作而不是孤立地工作。在之前的案例中，維護經理與控制系統(tǒng)經理合作收集數據，例如發(fā)生事故時的停機時間、工作環(huán)境的溫度、生產的單位和振動等。

●執(zhí)行 應使用任何使用編程語言（例如 CRISP-DM）的項目部署方法。如果缺乏實施該技術的知識，最好與在該領域具有技術經驗的合作伙伴一起實施。

●評估 在測試數據集中確定旨在改進的 KPI 是否確實隨著 AI 原型的應用而得到改進。在所解釋的示例中，如果我們分析將機器的溫度和振動與每次事件的停機時間相關聯的 KPI 如何演變，我們就可以預測未來何時會發(fā)生故障，從而預防故障。

●啟動 成功評估解決方案后，必須以受控方式啟動該解決方案，以驗證測試期間獲得的結果是否與現實相符。換句話說，驗證系統(tǒng)是否正確適應從真實環(huán)境接收到的數據。

●全面部署 這是一個完全啟動系統(tǒng)以便能夠進入下一個應用領域的問題。

人工智能有助于探索新的商業(yè)機會，以實現更大的增長、盈利能力和可持續(xù)性

人工智能在物流中的應用

人工智能在物流中的應用仍在開發(fā)中，但應在未來幾年內充分發(fā)揮其潛力。盡管如此，某些做法已經在該行業(yè)中占據一席之地：

●預測消費趨勢 人工智能將大數據用于后勤目的：它將內部信息（例如銷售歷史）與從論壇、社交網絡或其他互聯網資源中提取的數據進行交叉。通過這種方式，系統(tǒng)能夠對用戶的消費意圖做出假設，從而預測需求的行為。這使得建立預測性物流并避免庫存短缺或剩余貨物的存儲成為可能。這是一種減少資源浪費的方法。

●存儲操作的自動化 人工智能在物流領域最偉大的例子之一是自動化倉庫。它們結合了兩個基本系統(tǒng)：應用于倉庫的機器人技術和管理軟件。它們共同提供整合了運輸和存儲運動以及運營管理的物流。隨著時間的推移，這種共享工作會產生模式，這些模式會被不斷分析。通過這種方式，人工智能有助于優(yōu)化資源并在流量變化時糾正運動。

●生成最有利可圖的運輸路線和路線  有了人工智能，物流運輸協調就更容易了。一方面，WMS 對公司設施進行數字 X 射線檢查，并記錄發(fā)生的所有內部物流活動。因此，AI 處理這些數據并組織運動，既可以適應環(huán)境，也可以根據操作員在搬運機器的幫助下根據需要調整路線。另一方面，人工智能還管理運輸車隊，解釋更新的交通信息并將其整合到本地系統(tǒng)中。有了這個，軟件可以追蹤不同貨物的最方便的運輸路線，并在發(fā)生事故時實時更正路線。

●改進供應鏈中的信息控制  人工智能增強了供應鏈流程的自動化，為實時庫存管理、即時供應訂單的發(fā)布或精確的訂單跟蹤等打開了大門。同樣，數據的整合和追溯系統(tǒng)的完善，也使得滿足用戶對知識的需求成為可能。例如，通過實施配備人工智能的聊天機器人，可以快速有效地解決在電子商務上購買的包裹在哪里的常見問題。

利用人工智能，可實時盤點、下達補貨單、精準追蹤訂單

Mecalux 如何應用 AI？

Mecalux Software Solutions 致力于不同的應用領域，為 Easy WMS 增加更多價值，Easy WMS是一個在全球安裝了 1,000 多個倉庫的倉庫管理系統(tǒng)。以下是 Mecalux 正在研究的一些要點：

改進電子商務倉庫的揀選 電子商務倉庫

的挑戰(zhàn)之一是管理大量出貨訂單或訂單，因此在揀貨期間優(yōu)化操作員的路線非常重要。

人工智能應用程序允許系統(tǒng)在每個訂單上向每個操作員提供精確指示。系統(tǒng)可以通過基于歷史的學習來做到這一點。這有助于實現最大效率，尤其是在揀貨密集的倉庫中，例如電子商務中的倉庫。

優(yōu)化訂單準備的預測系統(tǒng)

Easy WMS 中集成的 AI 可用于根據歷史數據分析預測準備新訂單所需的時間。

預測系統(tǒng)的主要目標是根據訂單類型和構成訂單的要素預先估計分配給揀選的時間。

此外，與 Easy WMS 集成的倉庫執(zhí)行系統(tǒng) (WES) 能夠確定何時以及如何向操作員啟動揀貨訂單，以便他們擁有常規(guī)的工作流程（訂單流）。

標簽和可追溯性控制

借助圖像識別系統(tǒng)，人工智能可以幫助自動檢測包裝過程中的序列號。例如，它對于識別酒瓶原產地名稱的序列號及其與包裝紙箱的關聯非常有用。

該系統(tǒng)識別帶有印有原產地名稱序列代碼標簽的物品，這些物品必須通過傳送帶才能裝入紙箱。它還能識別傳送帶上的序列號，這樣就可以知道特定瓶子存放在哪個盒子里。

人工智能在圖像識別中的使用導致當前計算機系統(tǒng)（硬件）的硬件元素有了相當大的改進。

作為用戶系統(tǒng)界面的通信系統(tǒng)

Mecalux 將集成一個模塊，用于通過電子郵件、Skype 或 Telegram 等平臺咨詢儀表板和指標結果。該系統(tǒng)的優(yōu)勢在于，可以從世界上任何有互聯網連接的地方即時訪問倉庫生產力數據，同時提供輕松的系統(tǒng)導航。

Mecalux 開發(fā)人工智能

顯然，人工智能是我們日常生活和物流的一部分。同樣明顯的是，技術是進一步改進所有供應鏈流程的盟友。為此，Mecalux 多年來一直在開發(fā)技術創(chuàng)新項目，并將其成果應用于改善倉庫管理，最終目標是提高客戶的競爭力和利潤。