人工智能仓储,人工智能仓库

mandy 0 2023-12-28

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本文目录

  1. 智能仓储研究背景
  2. 人工智能对智慧物流作用和效果
  3. 人工技能技术在仓储管理领域的应用
  4. 中国智能仓储发展现状,以及未来发展过程中可能出现的挑战和机遇

智能仓储研究背景

随着快递产业的快速发展,我国物流行业逐渐成熟,再加上人工智能和物联网等新技术的革新,智能仓储已成趋势。当前,我国智能仓储在“互联网+”战略的带动下快速发展,与大数据、云计算等新一代互联网技术深度融合,整个行业向着运行高效、流通快速的方向迈进。

人工智能对智慧物流作用和效果

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术。人工智能在物流行业的影响主要聚焦在智能搜索、仓储规划、智能运输配送、机器人等领域,人工智能是加速物流行业向智慧物流时代迈进的新引擎。

一、智慧仓储环节

人工智能技术在智慧仓储环节的具体应用包括:

1、选址决策。人工智能技术通过收集与选址任务和目标相关的丰富历史数据,通过大数据技术挖掘对仓储选址决策有指导意义的知识,建立一个基于大数据的人工智能选址决策系统,在系统中输入选址目标与相关参数,人工智能系统便可以直接得到最接近最优目标,且不受人的主观判断与利益纠纷影响的选址结果。

2、无人仓。人工智能技术的出现使得无人仓的构想得以实现。得益于机器视觉、进化计算等人工智能技术,自动化仓库中的搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人、堆垛机器人、六轴机器人、无人叉车等一系列物流机器人可以对仓库内的物流作业实现自感知、自学习、自决策、自执行,实现更高程度的自动化。

通过机器视觉技术,不同的摄像头和传感器可以抓取实时数据,继而通过品牌标识、标签和3D形态来识别物品,从而可以使拣选机器人对移动传送带上的可回收物品进行分类和挑拣,以替代传统人工仓库中的传送机器、扫描设备、人工处理设备和工作人员一道道的分拣作业,大大提高仓库的运作效率。

3、库存管理。人工智能技术基于海量历史消费数据,通过深度学习、宽度学习等算法建立库存需求量预测模型,对以往的数据进行解释并预测未来的数据,形成一个智能仓储需求预测系统,以实现系统基于事实数据自主生成最优的订货方案,实现对库存水平的动态调整。同时,随着订单数据的不断增多,预测结果的灵敏性与准确性能够得到进一步提高,使企业在保持较高物流服务水平的同时,还能持续降低企业的成本库存。

二、智慧运输环节

使用人工智能技术进行预测性运输网络管理可显著提高物流业务运营能力。以航空运输为例,准时保量运输是空运业务的关键。DHL开发了一种基于机器学习的工具来预测空运延误状况,以预先采取缓解措施。通过对其内部数据的58个不同参数进行分析,机器学习模型能够提前一周对特定航线的日平均通行时间进行预测。

三、智慧配送环节

随着无人驾驶等技术的成熟,未来的运输将更加快捷和高效。通过实时跟踪交通信息,以及调整运输路径,配送的时间精度将逐步提高。

(1)配送机器人。配送机器人根据目的地自动生成合理的配送路线,并在行进途中避让车辆、过减速带、绕开障碍物,到达配送机器人停靠点后,向用户发送短信提醒通知收货,用户可直接通过验证或人脸识别开箱取货。

(2)无人机快递。利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置,操纵无人驾驶的低空飞行器运载包裹到达目的地。无人机快递可以解决偏远地区的配送问题,提高配送效率,同时减少人力成本。同时,无人机快递也受限于恶劣天气下、人为破坏等影响,目前尚未大范围使用。

四、其他环节

(1)智能测算。通过对商品数量、体积等基础数据分析,对各环节如包装、运输车辆等进行智能调度,如通过测算百万SKU(库存量单位)商品的体积数据和包装箱尺寸,利用深度学习算法技术,由系统智能地计算并推荐耗材和打包排序,从而合理安排箱型和商品摆放方案。

(2)图像识别。计算机视觉技术的卷积神经网络可用于手写识别,相比人工识别可有效提高准确率,减少工作量和出错率。另外,计算机视觉技术也可应用于仓内机器人的定位导航,以及无人驾驶中识别远处的车辆位置等。

人工技能技术在仓储管理领域的应用

人工智能技术能够在仓储和库存管理方面发挥作用。现代物流对送货时间有较高要求,物流环节时间过长会引起消费者的不满。

人工智能技术通过分析历史数据,获取库存货物存取规律,动态调整库存,不仅能够降低仓储成本,还能提高时效性以及客户满意度。

中国智能仓储发展现状,以及未来发展过程中可能出现的挑战和机遇

中国智能仓储目前已经开始逐步普及并得到迅速发展,快递、电商等行业的高速增长造就了智能仓储业务的高速增长。未来几年内,智能仓储行业将迎来质的飞跃,呈现出以下几个方面的趋势和机遇:

1.升级换代:目前很多智能仓储系统的硬件和软件平台正在进行全面的升级换代,从而进一步推动智能化水平的提高。

2.人工智能:人工智能的技术应用,使得机器可以从数据中学习和优化算法,提高效率和准确性。

3.物联网技术:通过智能设备的互联互通、自动识别等技术手段,使得整个仓库能够实现信息共享,提高工作效率。

4.机器人自动化:机器人技术的发展,可以实现货物的自动装载、分类、存储,并提供实时备货平台、供应链优化等多种服务。

然而,智能仓储发展过程中也面临着一些挑战。其中,最主要的包括以下几个方面:

1.技术成本:目前,许多企业在进行智能化升级时会涉及到高昂的技术开发和运维成本。

2.安全风险:在智能仓储系统中,存在被黑客攻击和针对隐私信息的安全风险,尤其是在数据共享和数据安全方面。

3.人才能力:人才培养的问题。随着技术的不断升级,对相关的人才规模的要求会越来越高。

4.市场需求:行业竞争激烈,市场需求方面缺乏统一标准和指导。

文章到此结束,如果本次分享的人工智能仓储和人工智能仓库的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!

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