人工智能——超乎我们想象的世界

传统IT系统和最先进的人工智能有何不同？

传统的IT系统是基于规则的并且与静态消息相对应。换句话说，我们定义了机器然后实现的函数和决策树。然而，今天的企业想要更多。他们需要高度灵活且量身定制的 IT 支持，以应对从多个销售渠道收到的各种订单类型和结构。例如，系统必须同时支持实体店送货和电子商务履行。第一步是部署优化履行的算法。 SSI SCHAEFER 为客户 Desigual 部署了这些，使我们能够不断调整和改进订单管理流程，并提高拣选的成本效率。尽管如此，目前 IT 系统中逻辑建模的方式限制了我们目前能做的事情。

在SSI SCHAEFER，我们的创新文化使我们保持前瞻性思维，人工智能是我们的下一个重大使命。我们希望创建能够自主、动态地适应客户不断变化的需求的内部物流流程。我们希望 IT 系统“思想开放”，能够识别和分析模式；例如，在排序行为中，在人类无法处理因果关系的情况下。这种范式转变将使我们能够设计出更敏捷、对情况更加敏感的流程。例如，这将使我们能够在下订单之前预测客户订单，并在早期阶段进行拣货和开始发货。我们希望利用数据中的客户知识。

什么是人工智能？什么是智力？系统何时成为人工智能？

人工智能试图赋予计算机系统一定程度的自我思考能力。然而，即使是专家也无法真正就智力的确切定义达成一致。神经网络就是一个例子。这是一种认知结构的 IT 模型，旨在近似输入数据和结果之间普遍未知的函数相关性。这些系统分析可能的联系并以具有先入为主和偏见的人类无法实现的方式使用可用的数据。或者，换句话说，人们会根据具体问题来思考。机器寻找联系，并为我们提供我们最初可能从未提出过的问题的答案。

未来会是什么样子？

经过训练可以执行相应内部物流任务的人工智能系统可以帮助仓库中的人类工作人员。人工智能系统将通过智能预测提出建议并提高流程效率。例如，规范性维护将允许及早预测给定机器的剩余使用寿命。将提前诊断潜在故障，并在主动内部物流流程的支持下进行预防性维护。换句话说，这将最大限度地减少机器停机时间。规范性维护结合了硬件和软件的智能。

人工智能这个术语并不新鲜，但它的相关性正在增强。为什么这个话题在谈话中越来越多？

在 20 世纪 90 年代，我们根本不具备我们的需求所需的复杂机器学习过程所需的数据量或处理能力。今天的硬件和高性能芯片使之成为可能。大数据技术使我们能够为系统提供人工知识并实现持续学习。深度学习，即一种基于分层神经网络的机器学习，现已被证明是可行的。最终，我们拥有更灵活、更完善的能力。我们可以超越理论，将这些技术部署到我们的日常工作中。事物不断发展并变得更好，极大地扩展了我们人工智能的可能性。

这对 SSI SCHAEFER 的内部物流解决方案有何影响？人工智能在您自己的团队中扮演什么角色？

我们看到我们的 IT 和软件技能在 SSI SCHAEFER IT Solutions 得到发展，开辟了新的人工智能机会。 SSI SCHAEFER 很快就能在客户项目中部署人工智能系统——至少在历史数据方面是这样。未来，这将导致我们减少编程工作，更多地关注培训系统，以实现项目更大成功的目标。与此同时，我们需要保留对系统的控制权。我们还能走多远？我们将需要后备策略，使我们能够应对客户方面不可预见的变化。这是确保客户仓库始终正常运行的唯一方法。最终，我们希望实施一个解决方案，唯一的限制是物理内部物流设备本身。

灵活性是软件支持的核心特征，可以更好地响应客户需求。然而，要实现人工智能项目的成功，数据科学、模拟专业人员和实际负责实施的人员之间的沟通至关重要。随着 SSI SCHAEFER 的飞跃发展，了解现实世界的客户情况至关重要。