グローバルサプライチェーンにおけるAIアプリケーション

グローバルサプライチェーンで使用されるマシン、ロボット、IIoTデバイス、およびアプリケーションは、構造化データと非構造化データの大洪水を引き起こします。これにより、高度な人工知能（AI）および機械学習ベースのソリューションが登場しました。これらのソリューションは、これらすべての情報を理解し、業界にとって実用的な洞察に変換するように設計されています。 AIを活用したサプライチェーンテクノロジーは、このすべてのデータの混乱に秩序をもたらします。

AIを複雑な運用データに適用することの利点は明らかです。サプライチェーンの可視性の向上、意思決定の迅速化、サイクルタイムの短縮、ビッグデータの予測分析、品質の向上、生産性とスループット、サプライチェーンの回復力の向上、システムパフォーマンスのリアルタイムの洞察に基づいてプロセスを継続的に調整および改善する機能。

AIを使用すると、企業は特定の製品の需要や製造プロセスで使用される原材料の在庫をいつ補充するかなど、さまざまなアイテムについてインテリジェントな予測を行うことができます。さらに、AIを使用すると、サプライチェーンの専門家がさまざまなシステムからデータを収集し、ビジネスインテリジェンスツールとスプレッドシートを使用して戦略を立てるのに費やす時間を大幅に短縮できます。

市場アナリストのマッキンジーのレポートによると、エグゼクティブの61％がコストの削減を報告し、53％がAIをサプライチェーンに導入した直接の結果として、在庫が減少したことで収益が増加したと報告しています。 -運送費、在庫削減、輸送費と人件費の削減により、最大の節約が実現します。

サプライチェーンセクターがAIおよび機械学習ベースのテクノロジーをますます採用しているのは当然のことです。 Markets＆Marketsの調査によると、サプライチェーン市場における世界のAIは、2017年の5億2,750万米ドルから、45.55％のCAGRで、2025年までに10,110.2百万米ドルに達すると予想されています。

サプライチェーンがパンデミック関連の制限の影響を受け、対処しようとしているため、サプライチェーン向けのAIを活用したソリューションの出現はこれほど重要な時期には到来しませんでした。サプライチェーンの不確実性が増しています。ただし、サプライチェーンのAIは、ガートナーの2020年の誇大広告サイクルの開始時に残っています。つまり、テクノロジーが完全に成熟するまでにはさらに10年かかる可能性があります。

A3メンバーは、今日と明日のグローバルサプライチェーン向けの独創的なAIと機械学習ベースのソリューションの開発をリードしています。彼らのエキサイティングな作品のほんの数例を見てみましょう。

たとえば、カリフォルニアを拠点とするフレキシブルビジョンは、アイテムの正確な識別などの困難な検査タスクの解決を支援するように設計された、AI、機械学習を利用したハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームを開発しました。ロボットによって選択されるか、製品の欠陥を特定します。 AIを活用したソリューションの導入には、必ずしも高度な技術的ノウハウが必要ではないことを証明するため、Flexible Visionは、スキルレベルに関係なく、どの技術者でも操作できます。下のビデオでは、複数のカメラとレンズのセットアップと互換性のあるシステムが、自動視力検査セルに組み込まれていることを示しています。

Geek +は、自律移動ロボット（AMR）、自動フォークリフト、RoboShuttleのトートツーパーソンピッキングソリューションなどの高度なロボットを提供するグローバルロジスティクステクノロジー企業です。倉庫および工場施設へのAIベースのシステム。 2020年、Geek +とeStoreLogisticsは、オーストラリアの歴史上最大のAMRの展開を実施しました。

同社のAIを活用したスマートウェアハウス製品は、プロセス全体を通じてウェアハウスの運用を包括的かつリアルタイムで表示します。たとえば、商品がロジスティクスセンターに入ると、すぐにデータの監視と分析が行われます。この情報を過去の在庫データと比較して、最適な保管方法と場所を決定し、システムはどのロボットをどこで、どの正確な時間に使用するかを選択します。 Smart Warehouseは、人間の作業員へのタスクの割り当ても処理し、施設全体で人間と機械の間の最適化されたコラボレーションを保証します。スマートウェアハウスシステムの詳細については、以下のビデオをご覧ください。

RIOSインテリジェントマシンは、サプライチェーンとロジスティクスの運用を自動化するように設計された、AIを利用した巧妙なロボットとワークセルの開発を専門としています。 RIOSは、ロボット用の触覚知能プラットフォームを開発しました。これにより、ロボットは、従来は人間レベルの器用さを必要とし、数千のSKUを操作する必要のある困難なタスクを処理できます。

RIOSのプラットフォームには、機械学習アルゴリズムに情報を提供する数千の小型センサーを備えたエンドエフェクターが含まれており、把握の最適化、表面トポグラフィーのマッピング、雑然とした環境でも、スリップを検出し、さまざまなオブジェクトを区別します。このシステムは、視覚、触覚、リアルタイムのロボット動作計画と制御にもAIを使用しています。

下のビデオでは、RIOSロボットワークセルが、エンドオブラインパッケージングアプリケーションで既存のパッケージング機器を操作しているところを見ることができます。