自我学习型仓库实现自动化决策
刚性编程已是昨日黄花。今天的重点是将IT系统与机器学习算法联系起来。
- 通过复杂的计算操作，我们的仓库系统学会了从无序的数据中识别模式、规律和互赖关系，并能动态而独立地适应整个物流系统中的新情况。
- 机器学习是提高仓库效率的关键。在没有外界帮助的情况下收集经验、预测状况并扩展现有知识——这就是机器能够在几秒钟内为供应链的每种状况做出正确决策的原因。
自我学习型仓库——人工智能带来的又一次飞跃
您是否在寻找智能解决方案来优化仓库绩效？瑞仕格的数据专家和机器人技术及IT专家正在使用人工智能（AI）帮助物流系统实现自我学习和进化。我们的愿景：打造自我学习型物流系统。
您的客户的订购行为、您的机器的利用率或您对资源的使用：一旦实现智能互联，您供应链中的一切信息都有可能使流程更加高效。
自我学习型仓库的概念旨在通过应用人工智能的方法为我们的仓库IT系统配备自我学习的机制。您将从前所未有的流程优化中收获新的机遇。
受天气影响的订单：人工智能帮助预测订单峰值
一个概念，多种优化途径
设想一下，客户还没付款拣选流程就已经启动。
人工智能的应用是无穷的。我们的目标之一是通过使用智能算法帮助您创建关于客户订购行为的近乎完美的预测。这将允许您将诸如市场促销或当前天气状况等外部因素考虑在内，以几乎100％的准确度预测每个客户的订购概率。
自我学习型仓库为整个拣选流程带来最大化的智能和效率。软件模块可以实现在系统中检测相似的订单需求并一起处理它们。这不仅可以节省时间和距离，还可以帮您预防拣选站台出现订单瓶颈。
人工智能使未来的仓库具备灵活性和响应性。机器、流程和产品信息的智能联网是流程优化的一次巨大飞跃。
自我学习系统有助于提高成本效率。将产品和显示信息与员工的经验智能关联，可以确保您不会运送过大的包装单元。未来，您的系统将能够自行决策最佳的包装方案。
机器可以从人类经验中归纳出自己的结论。
机器人可以向人类学习
改善人机交互是潜在优化的另一个领域。设想一下为您的拣选工人配备智能眼镜！通过将手部动作反馈给IT系统，您将能扩展拣选机器人的技能。虽然很难将人类感官和运动行为之间错综复杂的交互传送给机器，但总有一天，人类的所有经验都可能作为完成某种任务的新知识转移到机器上。
对人工智能的研究广泛深入。这对您的物流意味着什么？瑞仕格将如何在人工智能领域为您提供支持？欢迎联系我们了解更多信息。
