Những tiến bộ trong công nghệ thường là động lực thúc đẩy hiệu quả và lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Trong hầu hết các ngành công nghiệp trên thế giới, đổi mới công nghệ tách các doanh nghiệp khỏi đối thủ cạnh tranh của họ và cuối cùng đẩy toàn bộ ngành công nghiệp về phía trước – buộc tất cả các công ty phải thích ứng để thay đổi.
Trong ngành công nghiệp bao bì, sản xuất và phân phối, trí thông minh nhân tạo (AI) và thị giác máy giúp chuyển đổi hoạt động của nhà kho hiện đại. Máy học và hệ thống thị giác đang đạt đến khả năng hành động mà không cần lập trình cụ thể. Tập hợp con này của AI tạo ra một hệ thống có thể học hỏi từ kinh nghiệm và tự dạy để tối ưu hóa các hoạt động của nó.
Khái niệm về một nhà kho bao bì thông minh không chỉ là tương lai của bao bì và phân phối nó gần hơn để trở thành hiện thực hơn bạn có thể tin tưởng. Để chuẩn bị cho thực tế sắp tới, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào những gì AI và thị giác máy là phác thảo cách các công nghệ này sẽ đổi mới ngành công nghiệp đóng gói và phân phối.
AI Là Gì Và Khái Niệm Về Kho Thông Minh?
Trí thông minh nhân tạo là lý thuyết (và bây giờ, một thực tế) rằng các hệ thống máy tính có thể được phát triển để thực hiện độc lập các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Nhận thức trực quan, nhận dạng giọng nói, đưa ra quyết định và dịch ngôn ngữ chỉ là một số ví dụ phổ biến về các chức năng mà AI hiện có thể tự quản lý.
AI là động lực đằng sau việc tạo ra kho thông minh. Khái niệm này nhằm mục đích tích hợp dữ liệu từ nhiều đầu vào trong một nhà kho để làm cho các cải tiến thông minh, trí tuệ cho các quy trình của nó. Ví dụ, một hệ thống CNTT kho được trang bị AI có thể sử dụng hành vi đặt hàng của khách hàng, sử dụng máy và dữ liệu tài nguyên để xác định việc sử dụng năng lượng hiệu quả nhất dựa trên các đơn đặt hàng dự báo.
Máy Học Và Sự Ra Đời Của Kho Thông Minh
Lập trình cứng nhắc đã trở thành một cách tiếp cận để quản lý kho. Các doanh nghiệp tiên tiến tập trung vào việc tạo ra lợi thế cạnh tranh bằng cách tích hợp các hệ thống CNTT của họ với các thuật toán học máy.
Các hoạt động tính toán phức tạp của trí tuệ nhân tạo giúp tạo kho thông minh nơi các hệ thống có thể tìm hiểu và nhận ra các mẫu, các quy luật và các phụ thuộc lẫn nhau từ dữ liệu phi cấu trúc. Họ có thể độc lập và tự động thích ứng với các kịch bản mới trong suốt chuỗi cung ứng và nhận ra hiệu quả cao hơn.
Mạng thông minh của máy, quá trình và thông tin sản phẩm là một bước nhảy vọt lượng tử để tối ưu hóa quy trình.
AI có hiệu quả kinh nghiệm và học cách dự đoán các tình huống như con người. Khả năng này là khả năng mấu chốt của máy để đưa ra quyết định âm thanh lên xuống chuỗi cung ứng, đặc biệt là trong bao bì và phân phối.
Như Kerstin Höfle của Swisslog Logistics Automation kết luận, “Trí thông minh nhân tạo làm cho kho hàng của tương lai năng động hơn, nhanh nhẹn hơn, và đáp ứng nhanh hơn.” Mạng thông minh của máy móc, quy trình và thông tin sản phẩm là bước nhảy vọt lượng tử để tối ưu hóa quy trình.
Ưu Điểm Hiện Tại Và Tương Lai Của AI – Máy Thị Giác
Nó được thiết kế để cải thiện các hệ thống hiện tại và tách ra khỏi phương pháp dựa trên quy tắc hiện đang thống trị công nghệ kho.
Theo Wallace Latimer, Giám đốc bán hàng của FISBA LLC, “AI là bước tiếp theo mà chúng tôi lấy những thứ không dễ dàng mô tả hoặc phi tuyến tính và đưa chúng cho các máy để tạo ra mức độ lặp lại tiếp theo”. “Các bước tiếp theo” sẽ cải thiện hoạt động của các cơ sở đóng gói và phân phối như thế nào?
- Kiểm soát chất lượng là một thành phần thiết yếu của cả quy trình đóng gói và phân phối, và các hệ thống máy thị giác có nhiều khả năng thực hiện một loạt các nhiệm vụ phát hiện và thông báo. Tuy nhiên, tùy thuộc vào những gì đang đi qua để kiểm soát chất lượng, các máy này có thể yêu cầu tái hiệu chỉnh thường xuyên.
- Phân loại là một bước khác trong các quá trình mà tầm nhìn máy biến đổi. Với khả năng xác định đường viền và các bộ phận của sản phẩm, các hệ thống thị giác máy có thể tuân theo các phương pháp dựa trên quy tắc của chúng để phân loại đối tượng. Nhưng trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện đáng kể tính chính xác và khả năng ứng dụng của các hệ thống thị giác máy, sử dụng nhiều hình ảnh và thông số khác nhau để tính toán đối tượng là gì.
- Theo dõi thời gian thực từ lâu đã khó thực hiện hiệu quả. Các phương pháp theo dõi hiện tại của sản phẩm và các bộ phận trong toàn bộ cơ sở đóng gói đã để lại rất nhiều điều mong muốn. Với việc học máy có hỗ trợ AI, hệ thống của bạn có thể theo dõi đồng thời các mục và quản lý dữ liệu, cải thiện đáng kể khả năng theo dõi tổng thể của bạn.
Với việc tăng cường nhu cầu của người tiêu dùng và sự ra đời của công nghệ tiên tiến, ba lợi ích công nghiệp này chỉ là khởi đầu cho việc mở rộng kho thông minh. Các nhà lãnh đạo tư duy chuyển tiếp được xác định để khám phá các ứng dụng và lợi ích của tầm nhìn máy được hỗ trợ bởi AI. Các chuyên gia dự đoán rằng lợi ích đầy đủ của khái niệm này sẽ mất từ ba đến năm năm để hiện thực hóa.
Làm Thế Nào Máy Có Thể Học Hỏi Từ Mọi Người, Không Thay Thế Chúng
Nỗi sợ chung với AI và học máy là máy móc sẽ thay thế con người. Nhưng vì nhiều lý do, đây sẽ không phải là trường hợp … đối với hầu hết các phần. AI và máy học có những hạn chế tương đối.
Trong khi AI có khả năng thu thập dữ liệu nhiều hơn, hãy đánh giá các mẫu trong thông tin này và thực hiện các tác vụ lặp lại con người vẫn còn vượt trội khi nói đến việc xử lý sự mơ hồ và “khu vực màu xám”, xem xét sắc thái và ngữ cảnh và thực hiện các cuộc gọi phán xét.
Cải thiện sự tương tác giữa con người và máy móc sẽ tối ưu hóa tích hợp AI và tối đa hóa sự thành công của một kho thông minh. Con người vẫn phải giám sát máy móc và đảm bảo rằng hệ thống đang học chính xác, điều chỉnh cho máy khi cần thiết.
Trang bị nhân sự với các thiết bị có giá trị sẽ đi một chặng đường dài để tối đa hóa hiệu quả của AI. Ví dụ, kính thông minh cho phép nhân viên kho để giữ cho bàn tay của họ thoải mái trong khi nhìn thấy thông tin trong tầm nhìn tự nhiên của họ. Công nghệ này đã sắp xếp hợp lý quy trình chọn và tăng hiệu suất chọn.
Tham khảo thêm: Giải pháp ERP cho ngành in ấn và bao bì
