人工智能在仓储情景中的应用

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经悄然渗透到我们生活的方方面面，尤其在仓库运作领域，其革命性的变革正悄然发生。企业在考虑引入这一新技术时，除了关注技术的先进性，更应确保数据和人才的准备。

在这个数字化、信息化的时代，供应链技术的进步已成为企业不可忽视的焦点。机器人技术、自动化、数据分析和工业物联网等新技术不断涌现，它们共同推动着货物运输、处理、存储和配送的效率提升。其中，人工智能以其独特的优势，成为企业关注的焦点。

人工智能是计算机系统发展到一个新阶段的产物，能够执行通常需要人类智能参与的任务。虽然人工智能的出现可以追溯到1956年，但直到近年来，随着机器学习技术的发展，人工智能才真正展现出其强大的潜力。

机器学习作为人工智能的一种典型技术，主要如何让计算机程序通过学习输入数据来提高其输出性能。这些程序可以嵌入在设备中，也可以在服务器或云端运行。大型科技公司如亚马逊、谷歌、Facebook和微软已经将机器学习融入产品和服务，为用户提供更相关、更智能的体验。

机器学习与数据分析有着一些相似之处，都需要大量的数据库来有效运作。但主要的区别在于，数据分析侧重于从数据中得出结论，而机器学习则基于“训练数据库”自动执行操作。这使得机器学习在解决许多供应链问题方面具有独特的优势。

人工智能的迅猛发展得益于几个因素的共同作用。设备互通互连产生的数据量增长以及传感器使用的增长为日常生活数字化提供了可能。从移动设备到云计算，设备的计算能力也在持续增长。机器学习可以运行在各种硬件设备上，获取大量、多样化、高质量的数据库，进而自动执行任务。

在日常生活中，我们已能见到人工智能的诸多应用。例如，智能手机能够根据用户的出行习惯预测通勤时间，并提供实时路况信息。这背后就是机器学习的力量，它根据用户过去的行为预测未来的需求。另一个例子是自动驾驶汽车，它们正在收集数据以改进技术，使自动驾驶更加智能。

尽管人工智能的发展令人兴奋，但我们也需要了解其局限性。在大多数应用场景中，人工智能主要是在监督学习的模式下运作的。这意味着它需要大量的训练数据来做出决策。虽然人工智能已经有很多成功的实施案例，但它并不具有万能的魔力。

人工智能尤其是机器学习对于许多供应链管理人员来说是一项值得关注的重要技术。随着技术的逐渐成熟，制定并实施供应链相关的人工智能战略将有助于提高企业的生产力、速度和效率。但我们也需要理性看待人工智能的局限性，避免过度神化其能力。构建智能仓库：人工智能在仓储运营中的应用与策略

想象一下，如果我们拥有一个庞大的输入数据库，其中每一笔数据都经过人工响应的精细标注。这样的数据库将为我们构建一个能够自主决策的人工智能应用程序提供可能，使得计算机系统可以接收新的输入数据并自行做出决策。这样的技术革新将使许多过去难以自动化的流程变得可以自动运作，从而极大地提升仓库的运营效率。现在，让我们深入这一技术的实际应用及策略制定。

一、构建智能决策系统

实现这一技术革新的关键在于拥有一个庞大、多样且高质量的数据库。这个数据库不仅包括结构化数据，还涵盖非结构化信息，其大小与多样性直接影响着机器学习算法做出的决策的优化程度。只有训练输入数据库足够大、多样化，机器学习算法才能基于大量实例学习，做出更准确的预测和决策。

二、选择可参照案例

在供应链中实施人工智能方案时，我们不能盲目地应用技术，而是需要明确业务目标，选择相匹配的人工智能技术来解决实际问题。对于仓库而言，我们需要关注并持续优化的关键性能指标（KPI），如订单准确性、安全性、生产率、履行时间、设施损坏或库存准确性等，应成为我们引导人工智能应用的主要方向。

仓库通常已经拥有大量与KPI相关的数据，但这些数据由于数据类型和格式的差异，不能直接用于人工智能技术。我们需要整合不同仓库管理系统中的数据，形成一个统一的、可用于人工智能的数据集。下面三个案例将展示人工智能在仓储运营场景中的应用潜力。

1. 生产力：在订单拣选环节，员工生产力差异显著。机器学习可以通过对有效员工的拣选行为进行数据分析，推广优秀经验，提高整体生产力。

2. 设备利用率：通过分析影响设备使用的各种因素（如订单量、员工技能水平等），机器学习可以预测设备需求，帮助管理者合理安排设备租赁或购买。

3. 效率：人工智能与货位分配软件的结合，可以根据历史销售数据和未来预测，自动调整货位策略，提高拣选效率。

三、制定应用策略

明确仓储领域可以从人工智能技术中获益后，如何制定相关的应用策略就显得尤为重要。在《哈佛商业评论》中，Andre Ng对高管们如何定位公司的人工智能策略提出了以下建议：

1. 明确业务目标：在引入人工智能技术之前，需要明确希望通过技术实现哪些业务目标，如提高生产力、降低成本、优化客户体验等。

2. 试点项目：在全面推广之前，可以先进行试点项目，以验证人工智能技术在特定场景下的实际效果。

3. 跨部门合作：建立跨部门的合作团队，包括IT、运营、供应链等部门，确保数据的共享和整合，以及策略的协同制定。

4. 持续学习与优化：在应用人工智能技术后，需要持续关注其效果，根据反馈进行模型的优化和调整。

5. 培养人才：加强对人工智能技术的培训和人才引进，确保团队具备应用和维护人工智能系统的能力。

通过构建庞大的输入数据库、选择可参照案例、制定应用策略等步骤，我们可以将人工智能技术引入仓库运营中，实现自动化、智能化决策，提高运营效率。制定一个成功的战略的关键在于深入理解在哪里创造价值以及什么是最难以复制的竞争优势。对此，人工智能领域的专家Ng也指出了关键的要点。他指出，尽管人工智能研究人员乐于分享他们的研究成果和代码，但真正稀缺的资源却是数据和人才。这两者是企业制定人工智能战略以获取竞争优势的关键所在。

在人工智能时代，数据已经成为了一种重要的资源，甚至比软件本身更加重要。尽管软件可以复制，但原始数据却无法轻易获得。具有鉴别和获取有价值数据能力的人员，能够根据实际需求调整软件参数以最大化利用这些数据，成为了制定人工智能策略过程中的关键人才。如果一个企业希望在仓储场景下应用人工智能，那么数据和人才的质量将是其重中之重。

对于数据的重视，体现在对数据的精细化管理上。企业需要明确哪些数据是独有的，可以用来提高与业务相关的KPI。在仓储管理系统中，数据的质量至关重要。例如，叉车司机的信息可能存在于多个信息系统中。为了确保数据的准确性，企业需要建立数据管控机制，确保供应链运作相关的数据有一个真实的来源。

对于跨系统的数据集成，是机器学习应用中的一个重要环节。企业需要确保从不同仓储运作系统中来的数据可以被整合成一种可以用于机器学习的形式。这需要与供应商紧密合作，了解他们的数据整合能力，将来自不同系统的数据进行整合。

更大的挑战可能来自于人才领域。企业需要思考在内部有多少人专职进行数据管控和集成。如果人才不足，那么企业可能需要考虑设立一个高管级别的职位，以推动用公司数据资产来建立竞争优势。对于大多数企业来说，可以通过内部员工和外部顾问的组合来实现这一目标。

人工智能不应被视为可以瞬间完成供应链变革的万能药。相反，它应被视为一个可以提升与企业成功密切相关的KPI指标的工具。使用这一工具并不需要成为人工智能领域的专家，但企业必须要满足一些基本要求，如确定高价值的应用案例、创建数字基础设施以及建立由内外部专家组成的团队。

人工智能在物流领域的应用正在不断深入，企业和供应链经理需要评估各种技术，并将科技作为革新的一部分来对待。在这个过程中，数据和人才是关键因素。企业需要不断提高自己在数据和人才方面的能力，以适应这个快速变化的时代。也需要保持开放的心态，与其他企业和专家进行合作，共同推动物流行业的进步。

本文转载自前瞻数据库，不代表中国物通网观点。更多关于物流行业的资讯、技巧、知识等，欢迎搜索关注“物流视界”微信公众号。作者Luke Waltz的独特见解和深入分析为我们提供了宝贵的参考和启示。