全球供应链中的人工智能应用

将人工智能应用于复杂的运营数据的好处是显而易见的:增强对供应链的可见性、更快的决策、缩短周期时间、大数据的预测分析、提高质量、生产力和吞吐量、更大的供应链弹性以及能力根据对系统性能的实时洞察,不断调整和改进流程。

全球供应链中的人工智能应用

全球供应链中使用的机器、机器人、IIoT 设备和应用程序产生了大量结构化和非结构化数据。这导致了先进的人工智能 (AI) 和基于机器学习的解决方案的出现,旨在理解所有这些信息并将其转化为可操作的行业见解。人工智能驱动的供应链技术为所有这些数据的混乱带来了秩序。 

将人工智能应用于复杂的运营数据的好处是显而易见的:增强对供应链的可见性、更快的决策、缩短周期时间、大数据的预测分析、提高质量、生产力和吞吐量、更大的供应链弹性以及能力根据对系统性能的实时洞察,不断调整和改进流程。

人工智能还使公司能够对各种项目进行智能预测,例如对特定产品的需求或何时补充制造过程中使用的原材料库存。此外,人工智能可用于大大减少供应链专业人员从不同系统收集数据,然后使用商业智能工具和电子表格制定战略的时间。

市场分析师麦肯锡的一份报告发现,61% 的高管表示成本降​​低,53% 的高管表示,将人工智能引入其供应链的直接结果是收入增加,降低了库存持有成本,减少了库存,降低了运输和劳动力成本。最大的节省。

因此,供应链部门正在以越来越快的速度采用基于人工智能和机器学习的技术也就不足为奇了。根据市场研究,到 2025 年,全球供应链市场中的人工智能预计将达到 101.102 亿美元,高于 2017 年的 5.275 亿美元,复合年增长率为 45.55% 。

供应链人工智能解决方案的出现恰逢其时,供应链仍在遭受与大流行相关的限制的影响,并试图应对日益增加的供应链不确定性。然而,供应链中的人工智能仍处于 Gartner 2020 年炒作周期的起点,这意味着该技术可能还需要十年才能完全成熟。

当今和未来的全球供应链开发基于人工智能和机器学习的巧妙解决方案方面,让我们看看几个令人兴奋的例子。

全球供应链中的人工智能应用

例如,总部位于加利福尼亚的Flexible Vision开发了一种人工智能、机器学习驱动的硬件和软件平台,旨在帮助解决困难的检查任务,例如正确识别机器人要拣选的物品或识别产品缺陷。

证明部署 AI 驱动的解决方案不一定需要先进的技术知识,任何技术人员都可以操作灵活的视觉,无论他们的技能水平如何。

该系统兼容多个相机和镜头设置,可以显示为集成到自动视觉检测单元中。

全球供应链中的人工智能应用

Geek+是一家全球物流技术公司,为仓库和工厂设施提供先进的机器人——包括自主移动机器人 (AMR)、自动叉车及其 RoboShuttle 手提袋到人拣选解决方案——以及基于人工智能的系统。

2020 年,Geek+ 和 eStore Logistics 实施了澳大利亚历史上最大规模的 AMR 部署。

该公司的人工智能智能仓库产品在整个过程中提供仓库运营的全面、实时视图。

例如,货物进入物流中心后,立即进行数据监控和分析,将此信息与历史库存数据进行比较,以确定最佳存储方法和位置,并且系统会选择在何处以及在什么精确时间使用哪些机器人。智能仓库还负责将任务分配给人工,确保整个设施中人机之间的优化协作。

全球供应链中的人工智能应用

RIOS Intelligent Machines专注于开发灵巧的、人工智能驱动的机器人和工作单元,旨在实现供应链和物流操作的自动化。

RIOS 为机器人开发了一个触觉智能平台,使其机器人能够处理具有挑战性的任务,这些任务传统上需要人类级别的灵巧度并涉及操纵数千个 SKU。

RIOS 的平台包括一个装有数千个微型传感器的末端执行器,这些传感器将信息提供给机器学习算法,产生可用于优化抓取、绘制表面地形图、检测滑动和区分不同物体的结果,即使在杂乱的环境中也是如此。该系统还使用人工智能进行视觉感知、触觉感知以及实时机器人运动规划和控制。

RIOS 机器人工作单元与现有包装设备一起在生产线末端包装应用中工作。

全球供应链中的人工智能应用

总部位于温哥华的Apera AI专注于机器人视觉——由于所涉及任务的复杂性,该领域适用于人工智能和机器学习部署。

该公司的 4D Vision 系统与众多领先的工业机器人品牌兼容,旨在为工业机器人提供类人视觉,实现新的和更复杂的应用,并为系统添加先进的物体识别功能,系统成功支持快节奏的分箱应用程序。

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