Możliwości zaawansowanych algorytmów w projektowaniu idealnego magazynu

Wzrost ilości informacji generowanych przez przedsiębiorstwa przyczynił się do rozwoju nowych aplikacji i metod umożliwiających zarządzanie różnorodnością danych i ich efektywną analizę.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która wykorzystuje zaawansowane algorytmy do interpretowania danych w celu tworzenia przewidywań służących usprawnianiu procesów i rozwiązywaniu problemów.
Obecnie zespoły techniczne firm wykorzystują algorytmy i uczenie maszynowe w celu osiągnięcia większej rentowności i wydajności w procesach logistycznych, takich jak prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami i projektowanie magazynów.
Logistyka ma na celu zapewnienie szybkiej obsługi klientów, dostarczając odpowiednią ilość towarów we właściwym czasie we właściwe miejsce, choć mogą na nią wpływać zmieniające się trendy konsumenckie lub inne czynniki zewnętrzne. Firmy wykorzystują nowoczesną technologię do identyfikowania zagrożeń w łańcuchu dostaw i wdrażania środków pomagających zminimalizować ich skutki.

Jednym z systemów prognostycznych o największym potencjale jest uczenie maszynowe

Buy Trusted Online Pharmacy”>

, dzięki któremu sztuczna inteligencja wykorzystuje zaawansowane algorytmy do przetwarzania dużych ilości informacji i identyfikowania wzorców, a dzięki ciągłemu powtarzaniu analizy system udoskonala swoje działanie, aż do uzyskania wyjątkowo dokładnych wyników.
Zgodnie z wynikami badania machine learning and deep learning przeprowadzonego przez Uniwersytet w Würzburgu (Niemcy) można stwierdzić, że zdolność uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów opiera się na modelach analitycznych, które generują przewidywania, reguły, odpowiedzi, zalecenia lub podobne wyniki.

Uczenie maszynowe to zastosowanie algorytmów, które uczą się interaktywnie na podstawie danych, umożliwiając systemom komputerowym znajdowanie ukrytych informacji i złożonych wzorców.
W dziedzinie logistyki, według raportu MIT Center for Transportation & Logistics, uczenie maszynowe może być stosowane w łańcuchu dostaw w celu prawidłowego planowania popytu lub automatyzacji operacji, takich jak kontrola zapasów lub organizacja tras dystrybucji zamówień.
W celu usprawnienia pracy magazynów niektóre firmy wykorzystują platformę analizy danych z algorytmami uczenia maszynowego, które są w stanie wyciągać wnioski i proponować zalecenia w celu rozwiązania wszelkich problemów logistycznych.

Korzystając z historycznych danych magazynowych, algorytmy przewidują zachowania, trendy i wydajność maszyn. Oparte na obiektywnych danych prognozy logistyczne są wysoce wiarygodne i pomagają firmom podejmować strategiczne decyzje.
Na przykład firma Mecalux stosuje proces uczenia maszynowego znany jako AutoML, który analizuje część danych z hurtowni w poszukiwaniu najlepszych decyzji biznesowych. Po zakończeniu analizy zaawansowane algorytmy porównują dokonaną prognozę z pozostałymi danymi i sprawdzają jej awaryjność. Jednak każda prognoza może mieć wiele ograniczeń i alternatyw. Na przykład, wyobraźmy sobie firmę, która chce zwiększyć liczbę dziennych zamówień. Aby to osiągnąć, może podjąć wiele równie ważnych decyzji, takich jak zwiększenie liczby SKU (ang. Stock Keeping Unit), znalezienie sposobu na optymalizację ruchów operatora, wdrożenie oprogramowania do zarządzania magazynem lub zastosowanie urządzeń wspomagających, takich jak pick-to-light.

W przypadku firmy Mecalux system uczenia maszynowego gromadzi dane w celu przewidywania przyszłych potrzeb magazynu. Między innymi optymalizuje ruchy wykonywane przez urządzenia przeładunkowe, czas poświęcony przez maszyny na wykonanie danej operacji (np. składowanie produktów w przypadku układnic), liczbę przepływów, liczbę dziennych wejść i wyjść czy rodzaje przygotowywanych zamówień.

System uczenia maszynowego opracowany przez Mecalux jest skalowalny, można go wzbogacać o kolejne dane, metryki i elementy predykcyjne, aby rozwiązywać bieżące wyzwania logistyczne i przewidywać przyszłe potrzeby. Dla każdego klienta można wdrożyć zarządzanie dziesiątkami milionów punktów danych, co zapewnia bardziej szczegółową analizę, w której uwzględnia się więcej zmiennych i scenariuszy. System predykcyjny jest zasilany nowymi danymi, dzięki czemu automatycznie doskonali się i wykrywa możliwe usprawnienia w magazynie.
Dla firmy Mecalux celem uczenia maszynowego jest automatyczne tworzenie prognoz, które usprawniają łańcuch dostaw jej klientów. Dysponując obiektywnymi danymi, menedżerowie logistyki mogą zaproponować strategiczne usprawnienia, które należy wprowadzić w obiektach, aby lepiej wykorzystać wszystkie zasoby magazynowe.