Ей там! Като доставчик на стакери често ми се задаваха наистина интересен въпрос: "Могат ли да се използват стакери за машинно обучение?" На пръв поглед може да изглежда, че тези две неща - стакери и машинно обучение - нямат нищо общо. Стакерите са свързани с преместване и подреждане на стоки в складове и индустриални настройки, докато машинното обучение е високо технологично поле, фокусирано върху алгоритми и анализ на данни. Но нека копаем по -дълбоко и да видим дали има някаква връзка.
Какво представляват стекерите?
Преди да скочим в частта за машинно обучение, позволете ми бързо да представя какви са стекерите. Ние предлагаме различни видове постепенки, катоРъчен стакер,Електрически камиониРъчен палет жак.
Ръчните стакери са прости, но ефективни инструменти. Те се оперират ръчно, което означава, че трябва да поставите малко мускулна сила, за да се движите и повдигате палети. Те са чудесни за малки операции или места, където нямате много място. Електрическите камиони за стакери, от друга страна, са по -мощни и могат да се справят с по -тежки товари. Те са задвижвани от електричество, така че не е нужно да работите толкова усилено. И ръчните палети се използват за преместване на палети на земята. Те са супер удобни за кратък транспорт на дистанция в склад.
Основи на машинното обучение
Сега, нека поговорим за машинното обучение. Машинното обучение е клон на изкуствения интелект. Тя позволява на компютрите да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. Например, ако имате куп данни от клиентите, алгоритмите за машинно обучение могат да го анализират, за да намерят модели, като кои продукти често се купуват заедно. Този вид анализ може да помогне на предприятията да вземат по -добри решения, като как да запасят своите складове или какви промоции да изпълняват.
Могат ли стекерите и машинното обучение да се свържат?
Отначало е трудно да се види как стакерите се вписват в света на машината - учене. Но когато се замислите, всъщност има някои интересни начини, по които те могат да бъдат свързани.
Прогнозна поддръжка
Едно от най -големите предимства на машинното обучение в контекста на стекерите е прогнозната поддръжка. Стакерите, като всяка друга машина, се нуждаят от редовна поддръжка. Ако част се провали, тя може да причини престой, което наистина е скъпо за бизнеса. Машинното обучение може да помогне за това.
Чрез събиране на данни от сензори на стекерите, като температура, вибрации и часове за използване, алгоритмите за машинно обучение могат да предскажат кога е вероятно да се провали част. Например, ако вибрацията на двигателя на стакера започне да се увеличава с течение на времето, това може да е знак, че моторът се износва. MACHINE - Моделите за обучение могат да анализират тези данни и да предупреждават, преди двигателят действително да се разпадне. По този начин поддръжката може да бъде планирана предварително, намалявайки престоя и спестяването на пари.
Оптимизиране на оформлението на склада
Друга област, в която стекерите и машинното обучение могат да работят заедно, е оптимизирането на оформлението на склада. Машинното обучение може да анализира данните за това как се съхраняват стоките, колко често имат достъп и как постепенките се движат около склада. Въз основа на този анализ той може да предложи най -добрия начин за подреждане на стелажите за съхранение и пътеките за постепените.
Например, ако определен тип продукт се осъществява много често, той трябва да се съхранява по -близо до входа или зоната за бране. МАШИНА - Алгоритмите за обучение могат да изчислят оптималното поставяне на всички продукти в склада, за да се сведе до минимум разстоянието, което стакерите трябва да изминат. Това не само спестява време, но също така намалява износването на стекерите.
Управление на флота
Ако бизнесът има автопарк от стекери, машинното обучение може да се използва за управление на автопарка. MACHINE - Моделите за обучение могат да анализират данни за използването на всеки стакер, например колко часа е използван, колко тегло се вдига и доколко се е пътувал. Въз основа на тези данни той може да определи кои поредици са над - използвани и кои са използвани.
Тази информация може да се използва за повторно разпределяне на по -етапа по -ефективно. Например, ако един стакер се използва 80% от времето, докато друг се използва само 20%, работното натоварване може да бъде преразпределено. Това гарантира, че всички стекери се използват оптимално, намалявайки необходимостта от закупуване на допълнителни стакери и спестяване на разходи.
Реални - Световни примери
Вече има някои реални примери за световен начин за това как се използват заедно постепенките и машинното обучение. Някои големи складове използват системи, базирани на машинно обучение, за да управляват техните флоти на Stacker. Тези системи могат да наблюдават стакерите в реално време и да правят корекции в движение.
Например, ако стакерът е заседнал в задръстване в склада (да, стекерите могат да се забият и в „трафик“!), Системата може да я пренасочи към различен път. Този вид реална - оптимизация на времето е възможна само с помощта на машинно обучение.
Предизвикателства и ограничения
Разбира се, има и някои предизвикателства и ограничения при използването на машинно обучение със стекери. Едно от най -големите предизвикателства е събирането на данни. За да обучавате модели за обучение - имате нужда от много данни с високо качество. Инсталирането на сензори на поредици за събиране на данни може да бъде скъпо, а също така е проблемът със сигурността на данните. Трябва да сте сигурни, че данните са защитени от хакери.
Друго ограничение е, че моделите на машинно обучение са толкова добри, колкото данните, на които са обучени. Ако данните са непълни или неточни, прогнозите и препоръките, направени от моделите, също ще бъдат ненадеждни.
Заключение
И така, могат ли стекерите да се използват за машинно обучение? Отговорът е да! Въпреки че постепенните и машинното обучение може да изглеждат като малко вероятно двойка в началото, има много начини, по които могат да работят заедно, за да подобрят складовите операции. От прогнозната поддръжка до оптимизиране на оформлението на склада и управлението на автопарка, машинното обучение може да донесе много ползи за света на постепенните.
Ако сте в бизнеса с складиране или логистика и се интересувате от това как стакерите и машинното обучение могат да работят за вас, ще се радваме да си поговорим. Можем да обсъдим вашите специфични нужди и как нашите поредици могат да бъдат интегрирани с машинни решения за обучение, за да направят вашите операции по -ефективни и разходи - ефективни. Не се колебайте да се свържете и да започнете разговор за поръчките и как можем да работим заедно, за да изведем вашия бизнес на следващото ниво.
ЛИТЕРАТУРА
- „Машинно обучение за прогнозна поддръжка в индустриалното оборудване“ - Journal of Industrial Engineering
- „Оптимизация на оформлението на склада с помощта на техники за машинно обучение“ - Международно списание за управление на логистиката и доставките на доставките
- „Управление на флота и машинно обучение: Нов подход“ - Списание за изследване на транспорта
