全球供应链中的人工智能应用

全球供应链中使用的机器、机器人、IIoT 设备和应用程序会产生大量结构化和非结构化数据。这导致了先进的人工智能 (AI) 和基于机器学习的解决方案的出现，旨在理解所有这些信息并将其转化为行业可行的见解。人工智能驱动的供应链技术为所有这些数据的混乱带来了秩序。

将 AI 应用于复杂运营数据的好处显而易见：增强对供应链的可见性、更快的决策、缩短周期时间、大数据的预测分析、提高质量、生产力和吞吐量、更大的供应链弹性，以及根据对系统性能的实时洞察不断调整和改进流程的能力。

AI 还使公司能够对各种项目进行智能预测，例如对特定产品的需求或何时补充制造过程中使用的原材料库存。此外，人工智能可用于大大减少供应链专业人员从不同系统收集数据，然后使用商业智能工具和电子表格制定战略所需的时间。

市场分析师麦肯锡的一份报告发现，61% 的高管报告成本降低，53% 的高管报告收入增加，这是将人工智能引入供应链的直接结果，降低了库存- 运输成本、库存减少以及运输和劳动力成本的降低，提供了最大的节省。

毫无疑问，供应链部门正在以越来越快的速度采用基于人工智能和机器学习的技术。根据 Markets &Markets 的研究，到 2025 年，全球人工智能供应链市场预计将达到 101.102 亿美元，高于 2017 年的 5.275 亿美元，复合年增长率为 45.55%。

人工智能驱动的供应链解决方案的出现恰逢其时，供应链仍在遭受与大流行相关的限制的影响并试图应对随着供应链不确定性的增加。然而，供应链中的人工智能仍处于 Gartner 2020 年炒作周期的开始阶段，这意味着该技术可能还需要十年才能完全成熟。

A3 成员在为当今和未来的全球供应链开发巧妙的 AI 和基于机器学习的解决方案方面处于领先地位。让我们来看看他们令人兴奋的工作的几个例子。

例如，加利福尼亚州的 Flexible Vision 开发了一个人工智能、机器学习驱动的硬件和软件平台，旨在帮助解决困难的检查任务，例如正确识别物品被机器人拣选或识别产品缺陷。证明部署 AI 驱动的解决方案不一定需要先进的技术知识，灵活的视觉可以由任何技术人员操作，无论他们的技能水平如何。在下面的视频中，该系统兼容多个相机和镜头设置，可以显示并入自动视觉检测单元。

Geek+ 是一家全球物流技术公司，提供先进的机器人——包括自主移动机器人 (AMR)、自动叉车及其 RoboShuttle 手提袋到人的拣选解决方案——和用于仓库和工厂设施的基于人工智能的系统。 2020 年，Geek+ 和 eStore Logistics 实施了澳大利亚历史上最大的 AMR 部署。

该公司的人工智能智能仓库产品在整个过程中提供全面、实时的仓库运营视图。例如，货物进入物流中心后，立即进行数据监控和分析。将此信息与历史库存数据进行比较，以确定最佳存储方法和位置，然后系统选择将在何时何地使用哪些机器人。智能仓库还负责为员工分配任务，确保整个设施内的人机协作得到优化。在下面的视频中了解有关智能仓库系统的更多信息。

RIOS Intelligent Machines 专注于开发灵巧的、人工智能驱动的机器人和工作单元，旨在实现供应链和物流操作的自动化。 RIOS 为机器人开发了一个触觉智能平台，使其机器人能够处理具有挑战性的任务，这些任务传统上需要人类级别的灵巧性并涉及操纵数千个 SKU。

RIOS 平台包括一个装有数千个微型传感器的末端执行器，这些传感器将信息提供给机器学习算法，产生的结果可用于优化抓取、绘制表面地形图、即使在杂乱的环境中，也能检测滑倒并区分不同的物体。该系统还利用人工智能进行视觉感知、触觉感知、机器人实时运动规划与控制。

在下面的视频中，可以看到 RIOS 机器人工作单元在下线包装应用程序上与现有包装设备一起工作。

位于温哥华的 Apera AI 专注于机器人视觉——由于所涉及任务的复杂性，该领域非常适合 AI 和机器学习部署。该公司的 4D 视觉系统与众多领先的工业机器人品牌兼容，旨在为工业机器人提供类人视觉，支持新的和更复杂的应用，并为系统增加先进的物体识别功能。

在下面的视频中观看系统成功支持快节奏的拣选应用程序。

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