machine learning, een tak van kunstmatige intelligentie, is al in veel industrieën gebruikt om de efficiëntie en productiviteit te verbeteren.
De technologie is al geruime tijd in ontwikkeling, waarbij de acceptatie werd vertraagd door de onwil van sommige industrie om het te adopteren.
Het wordt nu echter door veel bedrijven gebruikt, waaronder logistieke bedrijven en retailers die hulp zoeken bij magazijnbeheer.
Waar staat machine learning momenteel?
Momenteel wordt machine learning gebruikt in verschillende sectoren, waaronder de gezondheidszorg, het recht, het onderwijs en de wetenschap. Vanwege het vermogen om informatie te leren en te verwerken, is bewezen dat het vooral nuttig is voor industrieën die grote hoeveelheden gegevens moeten begrijpen.
Schoonfamilie, kan de technologie in een indrukwekkend korte tijd grote hoeveelheden belangrijke informatie filteren. Dit bespaart werknemers uren werk die vervolgens aan andere taken kunnen worden besteed, waardoor de productiviteit aanzienlijk wordt verbeterd. In de gezondheidszorg wordt het gebruikt voor een snellere diagnose voor patiënten, terwijl het ook toekomstige problemen voorspelt waarmee een patiënt te maken kan krijgen.
Dankzij de geavanceerde technologie is het ook in staat om moedervlekken te scannen die mogelijk kanker kunnen zijn. Hoewel het nog in de kinderschoenen staat, hebben machine learning en kunstmatige intelligentie al een grote impact in veel industrieën.
Supply Chain Management
Machine learning maakt het mogelijk om patronen in de supply chain te ontdekken door gebruik te maken van algoritmen die het succes van de keten kunnen analyseren en tegelijkertijd aspecten oppikken die verbeterd kunnen worden. Deze algoritmen zijn in staat om fouten snel en effectief te identificeren, veel efficiënter dan handmatige interventie door een beoordelaar.
Machine learning in supply chain management kan met name van invloed zijn op voorraadniveaus, kwaliteit, vraag en aanbod, productieplanning en transportbeheer. Dit is belangrijk voor de toekomst van supply chain management, vooral wanneer het wordt toegepast op magazijnbeheer.
Machine learning toegepast op magazijnbeheer
Innovatie bloeit dankzij machine learning, vooral in industrieën die robots willen gebruiken om taken op zich te nemen die normaal gesproken aan een mens zouden worden toegewezen.
Neem bijvoorbeeld Alibaba. Ze hebben nu 's werelds grootste automatisering magazijn waarbij de robots goederen kunnen plukken die klaar zijn om naar klanten te verzenden. Deze robots doen nu 70% van het werk in het magazijn. De robots kunnen tot 500 kilogram boven zich dragen terwijl ze zich een weg banen. Elke robot heeft speciale sensoren zodat ze niet met elkaar in botsing komen, en ze zijn voorzien van wifi zodat ze op elk moment door werknemers kunnen worden opgeroepen.
Dit soort technologie heeft het potentieel om de productiviteit en efficiëntie van elk magazijn te verbeteren en tegelijkertijd het risico op menselijke fouten te verkleinen, zoals een pakket dat naar het verkeerde adres wordt verzonden. Machine learning-algoritmen en de apps die ze uitvoeren, gemaakt door mobile app ontwikkeling bedrijven in staat zijn om de vraag te voorspellen.
Het blijkt effectief te zijn in het rekening houden met factoren die bestaande methoden niet kunnen volgen in de loop van de tijd. Het betekent dat een magazijn ook beter is toegerust om bijzonder drukke periodes aan te kunnen, zoals bijvoorbeeld Kerstmis of Black Friday.
De toekomst
Als het zich blijft ontwikkelen en groeien, zal machine learning waarschijnlijk meer worden gebruikt. machine learning en kunstmatige intelligentie hebben het potentieel om klanten extra waarde te bieden.
Door voor het eerst machine learning te combineren met geavanceerde analyses, apps en IoT-sensoren te ontwikkelen, is het denkbaar dat er een heel magazijn zou kunnen zijn dat alleen door robots wordt bestuurd.
Het is een essentieel element geworden in toekomstige supply chain-platforms en zal waarschijnlijk een revolutie teweegbrengen in de manier waarop magazijnen werken zodra de technologie op grotere schaal wordt toegepast.
