Duy trì dòng hàng hóa và sản phẩm liền mạch là điều cần thiết để thành công trong thế giới xử lý vật liệu không ngừng phát triển. Từ các nhà máy sản xuất đến các trung tâm phân phối, việc xử lý nguyên liệu hiệu quả không chỉ là thách thức về Logistics mà còn là yếu tố quyết định quan trọng đến khả năng cạnh tranh và lợi nhuận của các tổ chức. Trong môi trường có nhịp độ nhanh này—nơi mà tỷ lệ sai sót rất nhỏ và nhu cầu ngày càng tăng—việc tích hợp các công nghệ tiên tiến đã trở nên cấp thiết để luôn dẫn đầu xu hướng.
Trí tuệ nhân tạo đứng đầu trong cuộc cách mạng công nghệ này. Mọi người đều nói về nó và tự hỏi làm thế nào nó có thể và sẽ giúp ích cho tổ chức của họ. Về cốt lõi, AI cung cấp một bộ công cụ và phương pháp giúp máy móc học hỏi, thích ứng và đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người. Khi các ngành công nghiệp tận dụng tiềm năng của AI để tối ưu hóa hoạt động, lĩnh vực xử lý vật liệu nổi lên như một ứng cử viên hàng đầu cho sự đổi mới mang tính đột phá. Được hướng dẫn bởi những hiểu biết sâu sắc của Andrew Ng, chuyên gia AI hàng đầu và người sáng lập Học sâu.AIchúng ta có thể khám phá cách AI đang định hình lại tương lai của việc xử lý vật liệu, mang đến cái nhìn thoáng qua về một thế giới nơi hội tụ tính hiệu quả, độ chính xác và đổi mới để đạt được mức hiệu suất và năng suất vô song.
Từ các thuật toán học có giám sát giúp nâng cao quy trình kiểm soát chất lượng đến các mô hình AI tổng hợp nhằm cách mạng hóa thiết kế bố trí nhà kho, hành trình đi đến sự giao thoa giữa AI và xử lý vật liệu hứa hẹn sẽ mở ra những ranh giới mới về hiệu suất và hiệu quả, hình dung ra một tương lai nơi sự tích hợp liền mạch giữa sự khéo léo của con người và trí tuệ máy móc xác định lại những gì có thể thực hiện được trong ngành.
Khai thác AI để đạt hiệu quả và đổi mới
Khi nói đến thiết kế nhà kho, khả năng đa dạng của AI mang lại nhiều cơ hội để tối ưu hóa việc sử dụng Lĩnh vực, hợp lý hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả hoạt động. Theo Ng, AI có thể được phân thành bốn loại cơ bản, mỗi loại mang lại những lợi thế và cơ hội tối ưu hóa riêng biệt: học có giám sát, học không giám sát, AI tổng quát và học tăng cường. Mỗi loại xây dựng lẫn nhau và cho phép AI ngày càng độc lập hơn—để tự suy nghĩ, hành động và sáng tạo.
- Học tập có giám sát: Cách tiếp cận nền tảng này đối với AI bao gồm việc đào tạo các thuật toán với dữ liệu được gắn nhãn, cho phép chúng nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán. Học có giám sát cũng giống như các quy trình kiểm soát chất lượng trong xử lý vật liệu, trong đó máy móc học cách phân biệt giữa sản phẩm được chấp nhận và sản phẩm bị lỗi. Hệ thống thị giác, được trang bị các thuật toán học có giám sát, đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định những điểm không nhất quán trong dây chuyền sản xuất và hợp lý hóa các quy trình kiểm tra.
- Học không giám sát: Không giống như học có giám sát, các thuật toán học không giám sát hoạt động mà không có dữ liệu được gắn nhãn, cho phép chúng khám phá các mẫu và cấu trúc ẩn trong bộ dữ liệu khổng lồ. Ví dụ: trong một dự án đáng chú ý do Ng dẫn đầu, các thuật toán học không giám sát đã sàng lọc hàng triệu video trên YouTube để xác định các đồ vật hàng ngày. Không cần huấn luyện hay dạy nó bất cứ điều gì, AI vẫn có thể lấy ra những vật thể tương tự trong video, đó là những con mèo. Điều này đã mở ra một công cụ đầy hứa hẹn cho mọi người sử dụng, đặc biệt là trong xử lý nguyên vật liệu, nơi nó có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho và dự báo nhu cầu dựa trên các mẫu dữ liệu lịch sử.
- AI tạo sinh: Sự ra mắt rất được mong đợi của Chat GPT của OpenAI đã mở ra một làn sóng sáng tạo và đổi mới trong các ngành. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu mở rộng, các thuật toán AI tổng quát có thể tự động tạo ra nội dung, thiết kế và giải pháp mới. Ví dụ: khi bạn nhập nội dung nào đó vào thanh tìm kiếm của Google, nó sẽ dự đoán từ tiếp theo. Trong xử lý vật liệu, AI tạo điều kiện lặp lại và tối ưu hóa nhanh chóng bố cục kho, tăng cường sử dụng Lĩnh vực và hiệu quả hoạt động. Trong các nhiệm vụ yêu cầu AI hiểu ngôn ngữ của con người và chuyển đổi nó thành mã máy tính, chẳng hạn như quản lý hàng tồn kho và xử lý đơn hàng, AI tổng hợp sẽ hợp lý hóa quy trình công việc và đẩy nhanh quá trình ra quyết định.
- Học tăng cường: Lấy cảm hứng từ quá trình học tập của con người, các thuật toán học tăng cường cải thiện hiệu suất thông qua các cơ chế thử, sai và phản hồi. Trong xử lý vật liệu, robot có thuật toán học tăng cường có thể điều chỉnh và tối ưu hóa hành động của chúng trong môi trường năng động. Ví dụ, cánh tay robot học cách nắm bắt vật thể hiệu quả hơn bằng cách tinh chỉnh chuyển động của chúng dựa trên phản hồi từ những lần thử trước đó. Khả năng thích ứng này nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của hệ thống xử lý vật liệu tự động.
Biên giới tiếp theo trong xử lý vật liệu
Trong khi các ứng dụng AI hiện tại phần lớn mang tính chuyên biệt, nghiên cứu đang diễn ra nhằm mục đích phát triển AGI, có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ với tính linh hoạt giống như con người. AGI đại diện cho đỉnh cao của việc tích hợp các bộ công cụ AI đa dạng vào một hệ thống thống nhất và có khả năng thích ứng. Nó có tiềm năng cách mạng hóa việc quản lý chuỗi cung ứng bằng cách dễ dàng điều phối các hoạt động phức tạp và quy trình ra quyết định.
Bằng cách tận dụng các khả năng ngày càng phát triển của AI, ngành thiết kế xử lý vật liệu có thể được hưởng lợi theo một số cách có tác động mạnh mẽ:
- Gợi ý thiết kế cá nhân:Ngoài việc phân tích sở thích cá nhân, thuật toán AI còn có thể phân tích dữ liệu về các xu hướng và phong cách rộng hơn để cung cấp thông tin chi tiết về các lựa chọn thiết kế phổ biến, giúp đi đầu và cung cấp cho khách hàng các lựa chọn sáng tạo và hợp thời trang.
- Đề xuất sản phẩm tự động: Thuật toán AI có thể sử dụng dữ liệu về các mặt hàng và sở thích đã sử dụng trước đây để đề xuất các sản phẩm có thể được quan tâm, có thể giảm thời gian thiết kế.
- Tự động hóa thiết kế:Thuật toán AI cũng có thể gợi ý đồ nội thất, giá đỡ, cách bố trí sàn và nhiều thứ khác cần được tối ưu hóa về chức năng và luồng di chuyển, xem xét các yếu tố như kiểu di chuyển và khả năng sử dụng.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Ngoài việc cải thiện hiệu quả và tính dễ sử dụng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể hỗ trợ các rào cản ngôn ngữ hoặc khuyết tật, cho phép nhiều cá nhân hơn tham gia vào quá trình thiết kế.
Các công cụ như Xử lý vật liệu CET thiết lập các tiêu chuẩn mới trong thiết kế hệ thống xử lý vật liệu. Phần mềm đổi mới là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong phát triển trung tâm phân phối, kho bãi và nội bộ, khi người dùng được hưởng lợi từ các giải pháp phù hợp giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả. CET hoạt động liền mạch ở cả 2D và 3D và sử dụng công nghệ Cấu hình đồ họa tham số (PGC) để loại bỏ lỗi và hợp lý hóa quy trình thiết kế. Hóa đơn vật liệu và định giá theo thời gian thực, cùng với việc tạo tài liệu toàn diện, góp phần giảm sai sót và thành công chung của dự án.
Kỷ nguyên của AI
Sự hội tụ của AI và hệ thống xử lý vật liệu hứa hẹn một kỷ nguyên mới về hiệu quả, đổi mới và khả năng thích ứng. Bằng cách tận dụng AI có giám sát, không giám sát, AI tạo ra và học tăng cường, các ngành công nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình của mình, nâng cao năng suất và luôn đi đầu trong một thị trường ngày càng cạnh tranh. Việc khai thác các khả năng này cho phép các nhà thiết kế kho tạo ra các Lĩnh vực không chỉ được tối ưu hóa để đạt hiệu quả mà còn linh hoạt và thích ứng với các nhu cầu hoạt động đang thay đổi, hứa hẹn một tương lai mà máy móc và con người hợp tác để mở ra những ranh giới mới về hiệu quả, năng suất và sự ổn định của chuỗi cung ứng.
Giới thiệu về tác giả:
Bạn có thể thích
Trahey giàu có có hơn 25 năm kinh nghiệm trong ngành tự động hóa sản xuất. Ngày nay, ông và nhóm của mình đang kết nối các nhà sản xuất và nhà thiết kế giải pháp để tìm ra cách thức tiến tới tăng trưởng hiệu quả và bền vững hơn bằng cách sử dụng Cấu hìnhnền tảng thông minh và hệ sinh thái đang phát triển của nó. Ngoài công việc, Rich thích dành thời gian ngoài trời cùng vợ và hai con ở Tây Michigan hoặc thắt dây giày thể thao để ra sân bóng rổ.
Nguồn: https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2024/06/the-future-of-ai-in-warehouse-design/22948/ .
