Artificiell intelligens inom logistik

I vår digitala värld levererar varje sensor, varje maskin och varje individ enorma mängder data. Information som sedan går att använda och analysera för att optimera, effektivisera och förbättra flöden och processer. Med hjälp av artificiell intelligens kan mycket av arbetet att dra nytta av data automatiseras. Det gör att AI betraktas som den avgörande trenden för logistikens framtid. Nedan listas tre exempel på hur AI redan skapar mervärde inom logistik.

Det var för cirka 25 år sedan som en intelligent algoritm satte världsmästaren Garry Kasparov i schackmatt. Sedan dess har artificiell intelligens blivit allt viktigare, och det gäller även logistiken. Det vi kallar machine learning är otroligt användbart, till exempel när du vill hitta den bästa strategin för att optimera driften av ett logistiksystem.

Mjukvaran redPILOT Operational Excellence Solution innefattar denna typ av smart algoritm. Med hjälp av den kan logistikleverantörer använda sina system med maximal effektivitet hela tiden. Programvaran analyserar befintliga data såsom kapacitet och använder machine learning för att upptäcka ineffektiva processer.

Den hittar sedan olika alternativ för optimering och föreslår dem för användaren. RedPILOT fungerar som en GPS för lagerdrift och beräknar den mest effektiva vägen till det operativa målet. Från service vid exakt rätt tidpunkt till automatiserad personalplanering till dynamisk upptäckt av flaskhalsar.

Som barn lär vi oss att hantera olika saker på olika sätt: Vi vet att du kan kasta en mjuk leksak utan att skada den, men en parfymflaska är ömtålig och går sönder. Precis som med oss människor behöver robotar lära sig för att effektivt kunna behandla olika typer av produkter.

Artificiell intelligens gör det möjligt för robotar att spara sådan information. Plockroboten Pick-it-Easy Robot har just denna typ av sofistikerad artificiell intelligens. Den speciella AI:n utvecklades i samarbete med Silicon Valley startup-bolaget covariant.ai. Det är särskilt viktigt för ehandeln att roboten kan hantera det mångsidiga, omfattande och ständigt föränderliga produktsortimentet. Även när varor har reflekterande ytor vet roboten exakt var den ska hållas, så att de kan placeras säkert och medvetet i en förpackning.

Men hur lär sig AI egentligen?

AI lär sig på samma sätt som människor, genom att försöka och lära av sina misstag. Med hjälp av speciella övningssmetoder som kallas förstärkningslärande, lär sig AI hur man hanterar olika uppgifter och hur man utvecklar sina egna lösningar. Roboten kommer ihåg framgångsrika handlingar – som att ett par strumpor bäst plockas upp av etiketten – laka så kommer den ihåg de handlingar som inte är framgångsrika. En databaserad erfarenhetspool upprättas, så roboten förbättras och blir mer effektiv under tiden den arbetar.

Så här funkar project RetailCX:

• Varorna förvaras inuti det stöldsäkra, automatiserade miniatyrlagret.
• En speciell skanner som är utrustad för machine learning kan läsa även information som inte är maskinläsbar, till exempel avtryck med lotnummer i vanlig text. Detta säkerställer att alla varor lagras på det mest platseffektiva sättet och ger en fullständig överblick över sortimentet.
• Projekt RetailCX är utrustad med attraktiva pekskärmar för digital skyltning, information och försäljning med självutcheckning och varuautomater dygnet runt. Project RetailCX är mångsidig och går att använda som t.ex. en pop-up butik i ett parkeringshus eller för nano-fulfillment.

https://www.youtube.com/watch?v=zoq2OduClsk&ab_channel=KNAPPAG