Sztuczna inteligencja (AI) mo\u017ce usprawni\u0107 wiele aspekt\u00f3w operacyjnych pojazd\u00f3w AGV i AMR oraz zwi\u0119kszy\u0107 satysfakcj\u0119 pracownik\u00f3w. Aby tak si\u0119 sta\u0142o, sztuczna inteligencja musi sta\u0107 si\u0119 podstawowym elementem konstrukcyjnym w projektowaniu robotyki.<\/p>\n
Automatyzacja zrewolucjonizowa\u0142a spos\u00f3b, w jaki magazyny, centra dystrybucji i organizacje produkcyjne wspieraj\u0105 pracownik\u00f3w i realizuj\u0105 zadania. Chocia\u017c adaptacja jest wci\u0105\u017c w fazie rozwoju, ABI Research szacuje, \u017ce do 2025 r. do \u015brodowisk magazynowych zostan\u0105 dodane cztery miliony robot\u00f3w, a na czele tych dzia\u0142a\u0144 b\u0119d\u0105 odpowiada\u0142y zautomatyzowane pojazdy sterowane (AGV) i zautomatyzowane roboty mobilne (AMR).<\/p>\n
Te przemys\u0142owe \u201esamojezdne\u201d pojazdy pomog\u0105 tysi\u0105com organizacji usprawni\u0107 przyziemne, powtarzalne, cz\u0119sto brudne i niebezpieczne zadania. I chocia\u017c AMR oferuj\u0105 wi\u0119ksz\u0105 elastyczno\u015b\u0107 w por\u00f3wnaniu z ich odpowiednikami AGV pod\u0105\u017caj\u0105cymi za lini\u0105, oba generalnie wykonuj\u0105 operacje w tym samym tempie i przepustowo\u015bci, ze zmienno\u015bci\u0105 tylko ze wzgl\u0119du na czynniki zewn\u0119trzne. Czego wi\u0119c potrzeba, by robot poprawi\u0142 si\u0119 w czasie? Odpowiedzi\u0105 jest sztuczna inteligencja (AI).<\/strong> Silniki orkiestracji oparte na sztucznej inteligencji zapewniaj\u0105 niezr\u00f3wnane mo\u017cliwo\u015bci gromadzenia i odkrywania wniosk\u00f3w w oparciu o dane dotycz\u0105ce robota. Informacje te mo\u017cna wykorzysta\u0107 do ulepszenia, ulepszenia rzeczywistych osi\u0105g\u00f3w, a nawet dostosowania przysz\u0142ych projekt\u00f3w.<\/strong><\/p>\n Wed\u0142ug rocznego raportu bran\u017cowego MHI 2020, tylko 12% firm korzysta z technologii AI w swoich magazynach. Oczekuje si\u0119, \u017ce za mniej ni\u017c sze\u015b\u0107 lat liczba ta przekroczy 60%. Przyczyn\u0105 tego niezr\u00f3wnanego wzrostu jest wydajno\u015b\u0107, kt\u00f3r\u0105 sztuczna inteligencja odblokowuje, umo\u017cliwiaj\u0105c ci\u0105g\u0142e doskonalenie. Obecnie wi\u0119kszo\u015b\u0107 pojazd\u00f3w AGV i AMR jest opracowywanych bez uwzgl\u0119dnienia sztucznej inteligencji w ich projekcie. Zamiast tego s\u0105 zbudowane na podstawie z\u0142o\u017conego zestawu wymaga\u0144, kt\u00f3re pr\u00f3buj\u0105 rozwi\u0105za\u0107 ka\u017cdy przypadek skrajny, jaki mo\u017ce pojawi\u0107 si\u0119 w wysoce dynamicznym \u015brodowisku. Jak ka\u017cdy w bran\u017cy logistycznej wie, jest to zadanie prawie niemo\u017cliwe. Magazyny to z\u0142o\u017cone ekosystemy, kt\u00f3re ka\u017cdego dnia nieustannie si\u0119 zmieniaj\u0105 wraz z nowymi op\u00f3\u017anieniami, w\u0105skimi gard\u0142ami i potrzebami.<\/p>\n Ci\u0105g\u0142e doskonalenie<\/strong><\/p>\n Samojezdny pojazd przemys\u0142owy wyposa\u017cony w sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 mo\u017ce tak\u017ce \u201euczy\u0107 si\u0119\u201d w pracy i dostosowywa\u0107 si\u0119 do zaistnia\u0142ych zmiennych. Dzi\u0119ki szybkiemu wdro\u017ceniu tych pojazd\u00f3w w celu zautomatyzowania podstawowych funkcji magazynu organizacje czerpi\u0105 korzy\u015bci z wbudowanych silnik\u00f3w, kt\u00f3re zbieraj\u0105, analizuj\u0105 i ucz\u0105 si\u0119 na podstawie danych dotycz\u0105cych podr\u00f3\u017cy i produkcji. Zespo\u0142y operacyjne magazynu mog\u0105 nast\u0119pnie przegl\u0105da\u0107 dane specyficzne dla witryny, aby poprawi\u0107 przep\u0142yw pracy i codzienn\u0105 alokacj\u0119 zada\u0144. Nie tylko poprawi to szybko\u015b\u0107, wydajno\u015b\u0107 i przepustowo\u015b\u0107 podczas wdra\u017cania, ale te informacje mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c pom\u00f3c w informowaniu dostawc\u00f3w podczas projektowania nowych system\u00f3w w przysz\u0142o\u015bci.<\/strong><\/p>\n Jednak z bardziej praktycznego punktu widzenia sztuczna inteligencja mo\u017ce pom\u00f3c w rozwi\u0105zywaniu rzeczywistych problem\u00f3w, w kt\u00f3rych sprz\u0119t r\u0119czny nie spe\u0142nia wymaga\u0144. Na przyk\u0142ad w wi\u0119kszo\u015bci magazyn\u00f3w znajduj\u0105 si\u0119 r\u00f3\u017cne rodzaje palet od dostawc\u00f3w z ca\u0142ego \u015bwiata. Chocia\u017c niekt\u00f3re palety maj\u0105 znormalizowane wymiary, jest ma\u0142o prawdopodobne, aby ka\u017cda z nich by\u0142a wykonana wed\u0142ug jednego projektu. Zatem w magazynie 300 000 miejsc paletowych mo\u017cna mie\u0107 1 000\u20132 000 r\u00f3\u017cnych projekt\u00f3w.<\/p>\n Samojezdne pojazdy przemys\u0142owe bez wsparcia AI przyjm\u0105 wiele projekt\u00f3w, ale je\u015bli jeden z nich wykracza poza specyfikacj\u0119, maszyna b\u0119dzie wymaga\u0142a interwencji cz\u0142owieka. Jednak AMR i AGV z obs\u0142ug\u0105 AI mog\u0105 korzysta\u0107 z czujnik\u00f3w i wcze\u015bniejszej interwencji cz\u0142owieka, aby nauczy\u0107 si\u0119 najlepszego sposobu pobierania i obs\u0142ugi tych nowych palet. Ci\u0105g\u0142e uczenie si\u0119 prowadzi do stopniowego spadku ingerencji cz\u0142owieka wraz ze wzrostem wydajno\u015bci.<\/p>\n Mo\u017cliwo\u015b\u0107 awansu pracownik\u00f3w<\/strong><\/p>\n Bran\u017ca powoli zaczyna rozumie\u0107, \u017ce roboty nie s\u0105 tu po to, by podejmowa\u0107 prac\u0119, ale raczej pomaga\u0107 w ulepszaniu ludzkiego do\u015bwiadczenia. Dodanie AMR i AGV mo\u017ce nawet prowadzi\u0107 do nowych mo\u017cliwo\u015bci kariery, poniewa\u017c zarz\u0105dzanie, konfiguracja i wdra\u017canie otwieraj\u0105 role w magazynach. W praktyce chodzi o to, \u017ce pracownicy, kt\u00f3rzy wcze\u015bniej zajmowali si\u0119 przemieszczaniem towar\u00f3w, od tej pory mog\u0105 by\u0107 odpowiedzialni za zadania wy\u017cszego poziomu, takie jak przydzielanie misji do AMR, \u015bledzenie post\u0119p\u00f3w, szukanie sposob\u00f3w na ulepszenie proces\u00f3w i obs\u0142ug\u0119 skrajnych przypadk\u00f3w. Praca dostarcza nowych wyzwa\u0144 i do\u015bwiadcze\u0144, a mened\u017cerowie zg\u0142aszaj\u0105 nowe optymistyczne i energiczne podej\u015bcie do pracy.<\/p>\n Poniewa\u017c roboty te ucz\u0105 si\u0119 wi\u0119cej o swoim \u015brodowisku i wykonuj\u0105 proste, powtarzalne zadania bez potrzeby interwencji, ludzie mog\u0105 skupi\u0107 si\u0119 na zadaniach wy\u017cszego poziomu, co prowadzi do poprawy wska\u017anik\u00f3w satysfakcji i morale pracownik\u00f3w.<\/strong><\/p>\n Kluczem jest AI<\/strong><\/p>\n Gdy patrzymy w przysz\u0142o\u015b\u0107, pojazdy AGV, oporniki na \u015brodki przeciwdrobnoustrojowe i inne rozwi\u0105zania automatyzacyjne upraszczaj\u0105 zadania i poprawiaj\u0105 przepustowo\u015b\u0107 organizacji na ca\u0142ym \u015bwiecie. Aby odblokowa\u0107 prawdziwy potencja\u0142 robot\u00f3w i zadba\u0107 o zadowolenie ich ludzkich odpowiednik\u00f3w, kierownicy magazyn\u00f3w musz\u0105 szuka\u0107 rozwi\u0105za\u0144, w kt\u00f3rych sztuczna inteligencja jest podstawowym elementem konstrukcyjnym w projektowaniu robot\u00f3w i codziennym zarz\u0105dzaniu.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Sztuczna inteligencja (AI) mo\u017ce usprawni\u0107 wiele aspektów operacyjnych pojazdów AGV i AMR oraz zwi\u0119kszy\u0107 satysfakcj\u0119 pracowników. Aby tak si\u0119 sta\u0142o, sztuczna inteligencja musi sta\u0107 si\u0119 podstawowym elementem konstrukcyjnym w projektowaniu robotyki.<\/p>\n Automatyzacja zrewolucjonizowa\u0142a sposób, w jaki magazyny, centra dystrybucji i organizacje produkcyjne wspieraj\u0105 pracowników i realizuj\u0105 zadania. Chocia\u017c adaptacja jest wci\u0105\u017c w fazie rozwoju, ABI Research szacuje, \u017ce do 2025 r. do \u015brodowisk magazynowych zostan\u0105 dodane cztery miliony robotów, a na czele tych dzia\u0142a\u0144 b\u0119d\u0105 odpowiada\u0142y zautomatyzowane pojazdy sterowane (AGV) i zautomatyzowane roboty mobilne (AMR).<\/p>\n Te przemys\u0142owe „samojezdne” pojazdy pomog\u0105 tysi\u0105com organizacji usprawni\u0107 przyziemne, powtarzalne, cz\u0119sto brudne i niebezpieczne zadania. I chocia\u017c AMR oferuj\u0105 wi\u0119ksz\u0105 elastyczno\u015b\u0107 w porównaniu z ich odpowiednikami AGV pod\u0105\u017caj\u0105cymi za lini\u0105, oba generalnie wykonuj\u0105 operacje w tym samym tempie i przepustowo\u015bci, ze zmienno\u015bci\u0105 tylko ze wzgl\u0119du na czynniki zewn\u0119trzne. Czego wi\u0119c potrzeba, by robot poprawi\u0142 si\u0119 w czasie? Odpowiedzi\u0105 jest sztuczna inteligencja (AI).<\/strong> Silniki orkiestracji oparte na sztucznej inteligencji zapewniaj\u0105 niezrównane mo\u017cliwo\u015bci gromadzenia i odkrywania wniosków w oparciu o dane dotycz\u0105ce robota. Informacje te mo\u017cna wykorzysta\u0107 do ulepszenia, ulepszenia rzeczywistych osi\u0105gów, a nawet dostosowania przysz\u0142ych projektów.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":545,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[17,10],"tags":[],"content_language":[],"class_list":["post-710","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","category-blog"],"acf":[],"yoast_head":"\n