Gudang digital - bagian 4/4
Asisten digital
Komputer dapat digunakan untuk memproses dan menganalisis data dalam volume besar dalam pengaturan yang kompleks dengan cepat. Mesin belajar mandiri dapat mengenali dan mengingat pola, dan kemudian bereaksi seperti yang kita lakukan ketika situasi baru dengan pola yang sama muncul, asalkan kita telah mendefinisikan hasil yang ideal. Ini difasilitasi oleh pembelajaran yang diawasi. Mesin juga dapat belajar tanpa hasil yang ditentukan sebelumnya mendefinisikan hasil. Dalam hal ini, mesin dapat berakhir dengan hasil yang lebih disukai, dan terkadang mengejutkan, juga.
Dengan bantuan asisten digital, sistem dapat bekerja melalui saran yang diadopsi, disesuaikan, atau ditolak di pusat kontrol. Mereka yang percaya pada kemampuan sistem, dapat menyerahkan kontrol ke sistem otomatis sambil membiarkan manusia memantau situasi, dengan opsi campur tangan di titik mana pun. Penting untuk dicatat di sini bahwa intervensi terlalu sering akan mengganggu sistem pengaturan sendiri dan berpotensi membuangnya. Kami sering menemukan bahwa sistem otomatis yang dikendalikan dengan hanya sedikit intervensi memberikan hasil terbaik.
Algoritma yang disesuaikan atau proses pembelajaran mesin umum melalui jaringan saraf dapat digunakan untuk mengoptimalkan gudang.
Kontrol Gudang Otomatis
Di dalam gudang otomatis, replika dibuat menggunakan digital twin. Sistem dapat menggunakan replika ini untuk belajar tanpa dampak dari siklus negatif. Digital Twin digunakan untuk menghitung parameter sistem yang berubah. Sistem ini dapat dilatih dengan kembar digital dan variasi urutan pemberian dari waktu ke waktu, belum lagi bahwa sistem juga belajar selama operasi langsung. Ini memungkinkan manajemen gudang dan sistem aliran material disesuaikan sesuai dengan perubahan persyaratan di gudang.
Alokasi Penyimpanan Dinamis
Alokasi gudang cukup keterampilan. Kami telah membandingkan gudang manual dan otomatis dan melihat cara pengelompokan kategori barang yang berbeda. Di gudang manual, yang penting adalah menyatukan cluster, sementara di gudang otomatis itu semua tentang distribusi yang merata, untuk menghindari terlalu banyak tekanan yang ditempatkan pada elemen individu dalam kerangka waktu tertentu sehingga memicu situasi hambatan.
Salah satu cara untuk memastikan bahwa ada banyak ruang untuk optimasi adalah dengan menggunakan mesin dan jenis penyimpanan yang berbeda (misalnya, palet dan tas jinjing) atau alat transportasi - konveyor terus menerus (mis., Ban berjalan) atau konveyor terputus-putus (mis., Kendaraan berpemandu otomatis) - dalam satu lokasi.
Manajemen Pesanan Otomatis
Pembelajaran mesin atau algoritma yang diuji dapat digunakan untuk mengerjakan kelompok pesanan yang paling cocok dari berbagai variasi pesanan potensial serta urutan optimal dan titik awal. Seluruh sistem dapat memanfaatkan kekuatan penuhnya di sini, menempatkannya jauh di atas pikiran manusia ketika berhadapan dengan tak terhitung banyaknya data yang terdefinisi dengan baik. Tetapi manusia di sisi lain, pandai menafsirkan volume besar data fuzzy dan menarik kesimpulan yang kuat dari itu.
Agen Sistem
Jika pendekatan desentralisasi diterapkan, objek individu di gudang dapat memenuhi tugas yang diberikan kepadanya secara otomatis. Sistem keseluruhan bertanggung jawab untuk mengalokasikan tugas, sedangkan objek fisik individu secara otomatis memenuhi tugas yang diberikan kepadanya. Objek serupa kemudian berperilaku seperti kawanan domba.
Interaksi sebanding dengan Internet of Things, dengan objek individu yang direkayasa sedemikian rupa sehingga mereka menampilkan kecerdasan di papan. Atau, objek dalam sistem diidentifikasi dan mereka kemudian memanggil "agen" mereka, yang bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas dalam sistem. Agen adalah replika virtual objek dalam sistem yang memiliki tingkat otonomi tertentu dan di mana kecerdasan mesin dapat diimplementasikan.
Tentang Penulis
Peter Totz bekerja sebagai Direktur Konsultasi Bisnis di SSI SCHAEFER. Karirnya dimulai sebagai insinyur proyek, analis data, dan spesialis simulasi di Graz. Dengan langkah-langkah perantara dalam perencanaan produksi dan sebagai konsultan logistik, ia bekerja sebagai konsultan senior dan manajer proyek selama bertahun-tahun. Kemudian, dia bertanggung jawab atas pengembangan bisnis di Amerika Latin sebelum mengambil alih pimpinan Grup Konsultasi Bisnis yang aktif secara global.