بازوهای رباتیک در فضای هاب‌های لجستیکی
- مقالات و اخبار
- پنج شنبه 30 شهریور 1402
تقریباً 75٪ از شرکت‌ها تا سال 2027 قصد دارند از نوعی اتوماسیون رباتیک در انبارهای خود استفاده کنند. این اظهارات از سوی دوایت کلاپیچ، معاون مدیریت شرکت مشاوره Gartner در بخش عملیاتی زنجیره تأمین پست و لجستیک، ارائه شده است. یکی از تحقیقات همین سازمان در سال 2023 نشان داد که بسیاری از سازمان‌ها از قبل از ربات‌های متحرک استفاده می‌کنند و قصد گسترش ناوگان خود را در سه سال آینده دارند. بر اساس خلاصه‌ای از گزارش، انتظار می‌رود که در طی سه سال آینده، به راحتی استفاده از ربات‌های هوش مصنوعی در پست و لجستیک از استفاده از پهپادها در این صنعت بیشتر می‌شود. Gartner بر این باور است که شرکت‌ها همچنین به طور جزئی‌تری از پهپادها استفاده خواهند کرد، مانند بازرسی داروهایی که به مناطق دورافتاده منتقل می‌شوند. دوایت کلاپیچ یکی از مشاوران سازمان گارتنر در این زمینه گفت:«کمبود نیروی کار و چالش‌های مربوط به حفظ استعدادها، همراه با پیشرفت فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی باعث پیشرفت ربات‌های هوش مصنوعی می‌شوند.»
یادگیری ماشینی در بخش فنی پست و لجستیک
انتظار می‌رود که یادگیری ماشینی در پنج سال آینده به انتشار عمومی برسد. بسیاری از فناوری‌های با تأثیر بالا در چند سال آینده به رشد و بلوغ خواهند رسید، که این موجب افزایش تقاضا برای ربات‌های متحرک و پهپادها خواهد شد. این یعنی در صنعت کوریری و پستی در 5 سال آینده، شاهد رشد فزاینده استفاده از فناوری‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی خواهیم بود. این سیستم‌ها قادر خواهند بود بر اساس الگوهایی که در داده‌ها پیدا می‌کنند نیازهای صنعت را پیش‌بینی کنند. ممکن است بخشی از سیستم فنی نیاز به تعمیر یا ارتقا داشته‌باشد. از طرفی ممکن است مسیرهای بهتری بین فضای هاب‌ها یا روش بهتری برای چینش بار در فضای یک هاب باشد که شما به آن فکر نکرده‌باشید. سیستم‌های مجهز به یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های مربوط به مسیر، زمان و ... را بررسی و پیشنهادهایی نوآورانه ارائه کنند. چیزی که این سیستم‌ها را متمایز می‌کند این است که این روش تشخیص نیازها و کمبودها کاملاً با خلاقیت خود سیستم پیش می‌رود و کسی از قبل آن را به سیستم آموزش نداده‌است.
استفاده از یادگیری ماشینی در صنعت کوریری و پست
یادگیری ماشینی در شکل‌های مختلفی خود را در صنعت پست و کوریر نشان می دهد. یکی از این بازوها، بازوی رباتیک است که با ادغام با فناوری‌های یادگیری ماشینی می‌تواند این صنعت را دگرگون کند. بازوی رباتیک در پست و کوریر عملیات مکانیکی و فیزیکی را به عهده دارد. اما شرح وظایف این بازوها به این بخش محدود نیست. از طریق این بازوهای رباتیک می‌توانیم به اطلاعات و داده‌هایی دست یابیم که با تحلیل آن‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند نیازهای جدیدی را شناسایی و برای حل این موارد راهکارهای جدیدی را ارائه کند. سپس برای به‌کارگیری این تصمیم‌ها، بعد از استفاده از یادگیری ماشینی، ربات‌ها می‌توانند شیوه‌های جدید عملیاتی را به کار گیرند. در نتیجه این چرخه یادگیری هیچ‌گاه متوقف نخواهدشد.
کاربردهای یادگیری ماشینی در صنعت کوریری و پست
یادگیری ماشینی در زمینه لجستیک به منظور بهینه‌سازی برنامه‌ریزی مسیر، افزایش دقت پیش‌بینی تقاضا، اتوماسیون عملیات انبار، ردیابی آنی، و کاهش مخاطرات کوریری و لجستیکی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در کل یادگیری ماشینی و صنعت رباتیک در حوزه‌های زیر در دنیای پست و لجستیک کارایی دارند:
1. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی مسیر: یادگیری ماشینی می‌تواند با تحلیل داده‌های ترافیک، شرایط جوی، مشخصات سفرها، و سایر عوامل مشابه، امکان بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل کالاها را فراهم کند. این به کاهش زمان و هزینه‌های حمل و نقل کمک می‌کند. به علاوه، خود خودروهای خودران در این زمینه نوظهور و در حال پیشرفت هستند.
2. افزایش دقت پیش‌بینی تقاضا: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، شرکت‌های لجستیکی و کوریری می‌توانند پیش‌بینی دقیق‌تری از تقاضا برای محصولات خود داشته باشند. این به کاهش زمان و هزینه‌هایی که موجودی‌های غیرضروری روی دست می‌گذارند و نقص در تأمین و ارسال کالاها کمک می‌کند.
3. اتوماسیون عملیاتی هاب‌ها: سیستم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند عملیات هاب‌ها را بهینه‌سازی کنند. از جمله وظایفی که می‌توانند به صورت اتوماتیک انجام شوند، مدیریت موجودی، ردیابی محصولات و کالاها در هاب، و برنامه‌ریزی بارگیری و تخلیه است.
4. فعال‌سازی ردیابی و پیگیری در لحظه: ماشین‌ها و حسگرهای متصل به اینترنت در سیستم‌های لجستیکی و پستی امکان ردیابی و مشاهده وضعیت کالاها و وسایل حمل‌ونقل را به طور زنده فراهم می‌کنند.
5. کاهش مخاطرات پستی و لجستیکی: با تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی مخاطرات محتمل در مسیر لجستیکی و پستی، یادگیری ماشینی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا برنامه‌های مدیریت ریسک را بهبود ببخشند و در برخورد با مشکلات احتمالی عملکرد بهتری داشته‌باشند.
در کل، یادگیری ماشینی به شرکت‌های پستی و کوریری امکان افزایش کارایی، صرفه‌جویی در هزینه‌ها، و بهبود عملکرد در روند ارسال کالاها را می‌دهد.
آینده رباتیک و یادگیری ماشینی در پست و لجستیک
بیشتر شرکت‌ها به زودی از ناوگانی وسیع و متنوع از ربات‌ها استفاده خواهند کرد که وظایف متنوعی را در سراسر هاب‌ها انجام می‌دهند. این شرایط در نهایت نیازمند استانداردسازی و یکپارچگی در مدیریت نرم‌افزاری است؛ به گونه‌ای که با تمام فناوری‌ها قابل ادغام باشد. به گفته نشریه گارتنر، پلتفرم‌های مدیریت چندعاملی (Multi-Agent Orchestration - MAO) در سال 2023 با سرعت زیادی در حال رشد هستند.
پلتفرم‌های MAO به شرکت‌ها امکان می‌دهند تا ربات‌های متنوع خود را به یکدیگر و به نرم‌افزارهای استاندارد متصل کنند تا عملیات هاب‌ها و بخش تولید (و توزیع) را به هم وصل کنند. از این طریق مسیر لجستیکی و کوریری به به یک زنجیره تأمین هوشمند و کارآمد متصل می‌شود. این پلتفرم‌ها می‌توانند هماهنگی و همگرایی بین ربات‌ها را فراهم کنند تا کاربرد بهینه ربات‌های مختلف در محیط‌های تولید، توزیع و هاب‌ها را تضمین کنند.
منایع:
Mobile Robots Will Be Adopted More Than Drones
Over the Next Three Years | SupplyChainBrain