Gartner выделяет четыре уровня ИИ в складской автоматизации

Gartner сообщает, что автоматизация складов теперь охватывает четыре уровня операционного ИИ, поскольку операторы логистических объектов переходят от испытаний программного обеспечения к его внедрению на действующих предприятиях.

В анализе, опубликованном в этом месяце, исследовательская компания приходит к выводу, что инфраструктура логистики достигла чёткого порога внедрения. Это изменение в отрасли обусловлено тремя факторами.

Постоянная нехватка работников делает автоматизированные системы обязательными для логистических объектов. Одновременно коммерческие модели программного обеспечения теперь требуют меньших первоначальных капитальных затрат. Базовые алгоритмы и автономные машины также достигли надёжности производственного уровня.

Gartner оценивает эти системы по двум основным показателям: сложности интеллекта и ориентации на выполнение операционных действий.

Федерика Стуфано, старший ведущий аналитик практики управления цепочками поставок Gartner, заявила: «Эти четыре тенденции в сфере ИИ взаимосвязаны и отражают развитие более интеллектуальной, адаптивной и устойчивой складской среды».

Стуфано отметила, что для внедрения в компаниях необходима чёткая видимость работы систем, чтобы руководители понимали логику автоматизированных решений в складском пространстве. Сотрудники должны работать вместе с автоматизированными инструментами для решения конкретных проблем объекта.

Усовершенствованные модели оптимизации и генеративное планирование

Традиционные математические модели вышли за рамки жёстких эвристик. Вместо статических электронных таблиц или простых деревьев решений современные вычислительные системы получают данные телеметрии в реальном времени и используют их для управления работой объекта. 

Комплексы управления складом применяют эти усовершенствованные алгоритмы в четырёх основных процессах: прогнозировании спроса, планировании смен, маршрутизации перемещений и размещении запасов. Системы пересчитывают перемещения запасов по мере изменения структуры заказов в течение смены.

Такая динамическая корректировка снижает операционные расходы и повышает производительность физических активов. Заложенная в систему логика сохраняет детерминированные аудиторские следы, необходимые руководителям логистики для соблюдения нормативных требований.

Модели машинного обучения теперь интерпретируют неструктурированные данные объекта наряду с табличными журналами. Генеративные операционные системы анализируют записи о техническом обслуживании оборудования, накладные на поставки от поставщиков и сообщения об инцидентах, формируя динамическую документацию.

Программные агенты мгновенно создают стандартные операционные процедуры и обновлённые инструкции по комплектованию заказов, когда неожиданные задержки поставщиков нарушают стандартные графики работы склада.

Руководители складских зон получают руководства по обработке исключений в реальном времени непосредственно на портативные терминалы. Вместо поиска информации в статичных руководствах во время отказов оборудования технические специалисты изучают контекстные инструкции по ремонту, созданные на основе архивов исторических данных о техническом обслуживании.

Полуавтономные агенты ИИ и физическая автоматизация складов

Автономные программные агенты обрабатывают сложные рабочие процессы, сочетая аналитическую оценку с проверкой человеком. Эти системы анализируют активные очереди на складе, перераспределяют задания по комплектации заказов и перемещают складскую технику между погрузочными доками.

Менеджеры сохраняют право ручного вмешательства при принятии важных решений. Программное обеспечение предлагает рекомендуемые последовательности операций, однако руководители складских зон подтверждают порядок отправки до начала выполнения. Такая совместная система контроля предотвращает перебои в рабочих процессах и одновременно ускоряет реагирование на перегруженность погрузочных доков.

Физическая автоматизация напрямую интегрирует алгоритмы машинного обучения с промышленной робототехникой и пространственными датчиками. Автономные системы выполняют комплектацию заказов, упаковку, сортировку посылок и перемещение палет через погрузочные доки. Эти роботизированные платформы сохраняют высокую точность позиционирования в течение нескольких смен.

Команды по внедрению сообщают о более стабильной скорости перемещения товаров и меньшем количестве физических травм в зонах палетирования. Автоматизированное оборудование помогает руководителям логистики выполнять обязательства по объёмам, несмотря на серьёзную нехватку сотрудников в отдельных регионах.

«Руководителям цепочек поставок следует прагматично подходить к использованию ИИ на складах: решать проверенные задачи, такие как прогнозирование потребности в рабочей силе и размещение товаров, а затем расширять применение генеративного ИИ и агентов там, где они способны улучшить принятие решений и производительность персонала», — пояснила Стуфано.

Распределительные центры могут сформировать стабильные операционные базовые показатели, сначала внедрив проверенные инструменты оптимизации запасов. Затем операционные команды смогут внедрить интеллектуальных помощников и автономные погрузчики по мере того, как сотрудники будут лучше осваивать алгоритмические системы.

Узнайте больше о физическом ИИ на выставке Physical AI Expo в Амстердаме, Лондоне и Северной Америке.

Читайте также: Lidl запускает беспилотный грузовик для доставки товаров в магазины Германии

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдёт в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями, включая Cyber Security & Cloud Expo. Нажмите здесь, чтобы получить дополнительную информацию.

AI News работает при поддержке TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах в сфере корпоративных технологий здесь.