倉庫物流中的人工智慧

倉庫物流中的「內部物流營運」可說是一門藝術,涵蓋了履行中心或配送中心產品物流的整合、自動化和管理作業。NVIDIA 的 GPU 驅動人工智慧解決方案能讓供應鏈擁有全新層次的知覺能力。透過智慧影像分析機器人、自動化和管理能力,運作會變得更有效率、促進製程生產量,且倉庫機器人也可提供端對端的能見度,進而提升訂單揀貨、包裝與運送的準確度。

智慧倉庫中的人工智慧

智慧倉庫目前將邊緣人工智慧技術運用在自動化處理庫存流程、簡化一般包裝作業,以及在接收訂單及寄送包裹至其他配送中心時,達到最佳的空間利用。開發人員可以善加活用各種不同的構建、訓練和演算法部署元件,達到在邊緣端進行推論的目標。

包裹處理機器人

店員是零售商的門面。為了盡可能增加店員與客戶互動的時間,零售商致力避免店員將時間耗費在與客戶無關的工作上的時間 (例如清點庫存)。大型零售商現在採用機器人技術,依據優先順序和部門來卸載和分類貨物、檢查庫存量、修正貨架位置,並確保價格正確無誤。

為了解決產品規模和種類帶來的產量難題,各家公司都在運用邊緣運算來偵測、分類、評估包裹的尺寸和位置,自動調整輸送帶的速度,並且讓機械分類達到最佳效果。如此有助於將產品損壞率與機器停機時間降至最低。

大型配送網路的路線最佳化

倉庫與製造中心使用人工智慧機器人來因應無比複雜的產品流程。這些機器人利用強大的深度神經網路來進行認知、細分和位置預估,藉此感知環境、偵測物體、自主導航和移動物體。市場領導廠商透過提高產能、客製化訂單、提供與眾不同的客戶體驗,強化了自身的競爭優勢。

NVIDIA Isaac™ 機器人平台讓 BMW 集團得以運用人工智慧技術改革工廠物流,而能輕鬆管理新模型和配置以滿足客戶需求。透過這種方式,就能在同一條生產線上更快速地製作出高品質、高度客製化的車輛。

 

最後一哩配送解決方案

影響最後一哩配送的因素有很多,包括交通、道路施工和天氣。善用來自各種管道的即時資料 (從 GPS 資料到天氣預報),將路線最佳化,這對燃料、人力和其他額外費用上都有顯著的影響。此外,電信業者可以採用 GPU 的智慧解決方案,將路線最佳化,提供更準確的運送時段,進而提升客戶服務水準。這可以在客戶心目中建立更高的信任度,當客戶有一系列寄送和接收重要包裹的需求項目時,信任度就非常重要。

註冊以接收 NVIDIA 的最新零售業消息。