人工智能是一種研究、開發(fā)用于模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)。人工智能在物流行業(yè)的影響主要集中在智能搜索、倉儲(chǔ)規(guī)劃、智能運(yùn)輸和配送、機(jī)器人等領(lǐng)域。人工智能是加快物流業(yè)向智能物流時(shí)代邁進(jìn)的新引擎。
一、智能倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)。
智能倉儲(chǔ)中人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用包括:
(1)選址決策。
人工智能技術(shù)通過收集與選址任務(wù)和目標(biāo)相關(guān)的豐富歷史數(shù)據(jù),挖掘存儲(chǔ)選址決策的指導(dǎo)知識(shí),建立基于大數(shù)據(jù)的人工智能選址決策系統(tǒng),在系統(tǒng)中輸入選址目標(biāo)和相關(guān)參數(shù),人工智能系統(tǒng)可以直接獲得最接近最佳目標(biāo),不受主觀判斷和利益糾紛的影響。
(2)無人倉庫。
人工智能技術(shù)的出現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了無人倉庫的理念。由于機(jī)器視覺、進(jìn)化計(jì)算等人工智能技術(shù),自動(dòng)化倉庫中的搬運(yùn)機(jī)器人、貨架穿梭機(jī)、分揀機(jī)器人、堆垛機(jī)器人、六軸機(jī)器人、無人叉車等一系列物流機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)倉庫物流作業(yè)的自我感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行,實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化。
通過機(jī)器視覺技術(shù),不同的攝像頭和傳感器可以捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),然后通過品牌識(shí)別、標(biāo)簽和3D形式識(shí)別物品,使選擇機(jī)器人對(duì)移動(dòng)傳送帶上的可回收物品進(jìn)行分類和選擇,取代傳統(tǒng)的手動(dòng)倉庫中的傳輸機(jī)器。掃描設(shè)備。手動(dòng)處理設(shè)備和員工一起分揀操作,大大提高了倉庫的運(yùn)行效率。
(3)庫存管理。
基于海量歷史消費(fèi)數(shù)據(jù),人工智能技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)等算法建立庫存需求預(yù)測(cè)模型,解釋和預(yù)測(cè)以往數(shù)據(jù),形成智能存儲(chǔ)需求預(yù)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)基于事實(shí)數(shù)據(jù)獨(dú)立生成最佳訂單方案,實(shí)現(xiàn)庫存水平的動(dòng)態(tài)調(diào)整。同時(shí),隨著訂單數(shù)據(jù)的增加,預(yù)測(cè)結(jié)果的靈敏度和準(zhǔn)確性可以進(jìn)一步提高,使企業(yè)在保持較高物流服務(wù)水平的同時(shí),不斷降低成本庫存。
二、智能運(yùn)輸環(huán)節(jié)。
利用人工智能技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)性運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)管理,可以顯著提高物流業(yè)務(wù)的運(yùn)營能力。以航空運(yùn)輸為例,按時(shí)保量運(yùn)輸是航空運(yùn)輸業(yè)務(wù)的關(guān)鍵。DHL開發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具來預(yù)測(cè)航空運(yùn)輸?shù)难诱`,并提前采取緩解措施。通過分析其內(nèi)部數(shù)據(jù)的58個(gè)不同參數(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以提前一周預(yù)測(cè)特定航線的日平均通行時(shí)間。
三、智能配送環(huán)節(jié)。
隨著無人駕駛技術(shù)的成熟,未來的交通將更加快速和高效。通過實(shí)時(shí)跟蹤交通信息和調(diào)整交通路徑,交付時(shí)間精度將逐步提高。
(1)配送機(jī)器人。
配送機(jī)器人根據(jù)目的地自動(dòng)生成合理的配送路線,避開車輛。通過減速帶。繞過障礙物,到達(dá)配送機(jī)器人停車點(diǎn)后,向用戶發(fā)送短信提醒通知,用戶可以通過驗(yàn)證或人臉識(shí)別直接打開箱子。
(2)無人機(jī)快遞。
利用無線電遙控設(shè)備和自備程序控制裝置,操縱無人低空飛機(jī)將包裹運(yùn)送到目的地。無人機(jī)快遞可以解決偏遠(yuǎn)地區(qū)的配送問題,提高配送效率,降低人工成本。同時(shí),無人機(jī)快遞也受到惡劣天氣和人為破壞的限制,尚未廣泛使用。
四、其他環(huán)節(jié)。
(1)智能計(jì)算。
通過對(duì)商品數(shù)量、體積等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析,對(duì)包裝、運(yùn)輸車輛等各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行智能調(diào)度百萬SKU(庫存單位)商品的體積數(shù)據(jù)和包裝箱尺寸,利用深度學(xué)習(xí)算法技術(shù),系統(tǒng)智能計(jì)算和推薦耗材和包裝排序,合理安排箱型和商品擺放方案。
(2)圖像識(shí)別。
計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于手寫識(shí)別。與人工識(shí)別相比,它可以有效地提高準(zhǔn)確性,降低工作量和錯(cuò)誤率。此外,計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)還可用于倉庫機(jī)器人的定位和導(dǎo)航,以及在無人駕駛中識(shí)別遠(yuǎn)處車輛的位置。
(3)決策輔助。
利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)自動(dòng)識(shí)別物流運(yùn)行場景中的人、物、設(shè)備、汽車狀態(tài):學(xué)習(xí)優(yōu)秀的管理和操作人員的指揮調(diào)度經(jīng)驗(yàn)和決策,逐步實(shí)現(xiàn)輔助決策和自動(dòng)決策。
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