По мере развития автоматизации и цифровизации, интеграция технологий искусственного интеллекта в системы управления складом приобретает все большее значение. Цель данной статьи: провести всесторонний анализ процессов автоматизации складских помещений, на основе данных искусственного интеллекта. Нами рассмотрены ключевые возможности и преимущества систем автоматизации склада на основе технологий искусственного интеллекта, возможности их применения в логистики.
Ключевые слова: автоматизация, оптимизация, искусственный интеллект, Интернет вещей, склад, складское помещение.
With the development of automation and digitalization, the integration of artificial intelligence technologies into warehouse management systems is becoming increasingly important. The purpose of this article is to conduct a comprehensive analysis of warehouse automation processes based on artificial intelligence data. We have considered the key capabilities and advantages of warehouse automation systems based on artificial intelligence technologies, and the possibilities of their application in logistics.
Keywords: automation, optimization, artificial intelligence, Internet of Things, warehouse, storage room.
В последние годы роль искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизации складов растет в геометрической прогрессии, революционизируя методы работы складов и управления их логистическими процессами. Растущая сложность и масштаб складских операций в сочетании с растущим спросом на более быструю доставку и повышение эффективности привели к внедрению искусственного интеллекта в автоматизацию склада. Технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, компьютерное зрение и робототехника, играют решающую роль в оптимизации складских процессов, позволяя складам адаптироваться к динамичным рыночным условиям и удовлетворять растущие потребности современного рынка.
Системы автоматизации склада на базе искусственного интеллекта используют передовые алгоритмы и аналитику данных для оптимизации многих процессов. Искусственный интеллект играет ключевую роль в оптимизации складских операций, предоставляя аналитическую информацию в режиме реального времени, оптимизируя распределение ресурсов и автоматизируя повторяющиеся задачи. Анализируя огромные объемы данных с датчиков, устройств Интернета вещей и корпоративных систем, алгоритмы искусственного интеллекта выявляют закономерности, тенденции и аномалии, позволяя складам принимать решения на основе данных и активно решать операционные задачи.
Системы автоматизации склада, управляемые искусственным интеллектом, повышают точность заказов, сокращают время выполнения и минимизируют затраты на хранение запасов за счет оптимизации планировки склада, путей комплектации и мест хранения. Кроме того, технологии автоматизации на базе искусственного интеллекта повышают эффективность и гибкость складских операций, позволяя складам быстро и точно адаптироваться к меняющимся моделям спроса и предпочтениям клиентов. Благодаря углубленному изучению отраслевых отчетов и научных исследований в данной статье освещены различные области применения и потенциальное влияние систем автоматизации склада на основе искусственного интеллекта в различных секторах и отраслях промышленности [1, c. 41].
Эволюция автоматизации склада
История автоматизации склада уходят в начало 20-го века, когда появились механические конвейерные системы и вилочные погрузчики, которые произвели революцию в методах обработки материалов и хранения на складах [4, c. 201]. В середине 20-го века появление компьютерных технологий проложило путь к дальнейшей автоматизации складских помещений с внедрением автоматизированных систем хранения и поиска информации и технологии сканирования штрих-кодов. Эти инновации позволили улучшить управление складскими запасами, оптимизировать использование площадей и увеличить пропускную способность, заложив основу для современных систем автоматизации склада.
В конце ХХ века достижения в области робототехники, датчиков и систем управления привели к разработке более сложных решений для автоматизации складских помещений, включая автоматизированные управляемые транспортные средства, роботизированные конвейерные системы с интегрированными возможностями сортировки. Эти технологии позволили достичь более высокого уровня автоматизации складских помещений, снизить трудозатраты и повысить эффективность работы. Развитие индустрии 4.0, характеризующееся интеграцией цифровых технологий, позволили складам стать более интеллектуальными и быстро реагировать на меняющуюся динамику рынка.
Возможности Интернета вещей обеспечивают мониторинг активов в режиме реального времени, профилактическое обслуживание и динамическое отслеживание запасов. Облачные платформы предоставляют масштабируемые возможности хранения и обработки огромных объемов данных, генерируемых в процессе складских операций, облегчая аналитику в режиме реального времени и принятие решений. Алгоритмы анализа больших данных и машинного обучения анализируют данные для выявления закономерностей, тенденций и нарушений, позволяя складам оптимизировать уровень запасов, прогнозировать спрос и оптимизировать процессы выполнения заказов. Эти технологии позволяют складам быстро и устойчиво адаптироваться к меняющимся предпочтениям клиентов, рыночным условиям и сбоям в цепочке поставок.
Интеграция искусственного интеллекта представляет собой следующий этап в развитии автоматизации складов, позволяющий складам достигать более высокого уровня автономии, эффективности и адаптивности. Технологии искусственного интеллекта позволяют складам прогнозировать спрос, оптимизировать уровень запасов и автоматизировать процессы пополнения запасов. Такие алгоритмы постоянно учатся на новых данных, со временем повышая свою точность и эффективность.
Системы компьютерного зрения позволяют складам автоматизировать задачи визуального контроля, идентифицировать товары и точно отслеживать перемещение запасов. Технологии обработки данных позволяют складам взаимодействовать с работниками, клиентами и поставщиками с помощью голосовых интерфейсов, чат-ботов и виртуальных помощников. Такие технологии упрощают коммуникацию, улучшают совместную работу и повышают общий уровень взаимодействия пользователей со складскими операциями [6].
Итак, эволюция автоматизации складских помещений была обусловлена технологическим прогрессом, меняющейся динамикой рынка и стремлением к совершенству операционной деятельности. Развитие индустрии 4.0 ускорило внедрение цифровых технологий в складскую деятельность, позволив складам стать более интеллектуальными и быстро реагировать на потребности рынков.
При выполнении упаковочных операций роботизированные манипуляторы могут быстро и точно отбирать, укладывать товары в транспортные коробки или контейнеры, обеспечивая стабильное качество упаковки и сводя к минимуму повреждения при транспортировке. При укладке на поддоны роботизированные манипуляторы укладывают продукты на поддоны в соответствии с заранее заданными схемами или конфигурациями, оптимизируя использование пространства и обеспечивая стабильность и сохранность грузов при транспортировке. На сборочных операциях роботы-манипуляторы работают бок о бок с людьми-операторами, выполняя такие задачи, как сборка изделий, комплектация и сортировка, увеличивая производительность и сокращая время производственного цикла.
Автоматизированные управляемые транспортные средства будут играть важнейшую роль на складах будущего, обеспечивая эффективную транспортировку материалов внутри складских помещений и легко интегрируясь с системами автоматизации, управляемыми искусственным интеллектом. Такие транспортные средства, оснащены датчиками, камерами и навигационными системами, которые позволяют им автономно передвигаться по складским помещениям, перевозя товары между складскими помещениями, производственными площадками и транспортными доками. Кроме того, могут перемещаться с помощью различных технологий наведения, включая магнитную ленту, лазерные сканеры и системы технического зрения, что позволяет им с легкостью перемещаться по сложным планировкам, узким проходам и динамичным средам [5, c. 61].
В заключение, будущее автоматизации складов заключается в интеграции систем, управляемых искусственным интеллектом, таких как автономные мобильные роботы, роботизированные манипуляторы и автоматизированные управляемые транспортные средства, которые делают склады более интеллектуальными, гибкими и эффективными. Используя возможности искусственного интеллекта для оптимизации навигации, повышения точности и адаптивности, эти автоматизированные системы позволяют складам решать задачи современной логистики и предоставлять клиентам исключительный сервис. Благодаря инновациям, основанных на ИИ, концепция более интеллектуальных, гибких и эффективных складов будущего станет реальностью, что повысит производительность, прибыльность и конкурентоспособность в глобальной цепочке поставок [2, c. 14].
Внедряя инновации и применяя ответственный подход к внедрению искусственного интеллекта, склады могут добиться устойчивого роста, конкурентных преимуществ и операционного совершенства в условиях меняющегося рынка логистики [3].
В заключение отметим, что автоматизация склада на основе искусственного интеллекта имеет огромные перспективы для революционного изменения складской логистики, повышения эффективности и конкурентоспособности. Используя передовые технологии, внедряя инновации и придерживаясь этических и нормативных стандартов, склады могут ориентироваться в задачах и возможностях автоматизации на основе искусственного интеллекта, прокладывая путь к более эффективному, гибкому и устойчивому будущему.
Литература:
- Бурманов С. А., Финоженко Е. В. Система автоматизации в складских помещениях с применением технологий robocvx-motion // Научные междисциплинарные исследования. 2021. № 1. С. 41–44
- Гимельштейн Е. А., Годван Д. Ф., Иконников Н. Е. Логистика склада. Процессы внедрения автоматизации в современные склады // Бизнес-образование в экономике знаний. 2021. № 1 (18). С. 14–17
- Писарев М. В., Шепелин Г. И. Оптимизация процессов в логистике складирования // E-Scio. 2022. № 1 (64). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimizatsiya-protsessov-v-logistike-skladirovaniya (дата обращения: 16.09.2024).
- Семенов Д. А. Автоматизация рабочего цикла вилочного погрузчика // Научные известия. 2022. № 28. С. 201–203
- Халын В. Г. Разработка автоматической системы управления складским логистическим транзитным комплексом на базе применения искусственного интеллекта // Вестник РГЭУ РИНХ. 2020. № 3 (71). С. 61–69
- Чиркин С. О., Картечина Н. В., Рубанов В. А. Система автоматизации и контроля складского помещения // Наука и образование. 2022. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-avtomatizatsii-i-kontrolya-skladskogo-pomescheniya (дата обращения: 16.09.2024).
