Роботы достаточно эффективно решают эту проблему. Они без проблем поднимают, удерживают и переносят сложные грузы, доставляют их к специалистам, занимающимся сортировкой, а также очень быстро перемещаются по складам. Привлечение роботов к работе на складах позволило таким крупным компаниям как Amazon и LOreal существенно повысить продуктивность, уменьшить число несчастных случаев на складах. Как заверяет один из разработчиков складских машин, Джо Каракаппа, занимающий пост вице-президента компании Symbotic, вскоре такие роботы помогут в два раза уменьшить территорию любого склада.
Люди, которые до этого управляли погрузчиками вручную, а также выполняли сложные и опасные задачи, теперь могут переключиться на более интересную и разнообразную работу некоторые продолжают заниматься сборкой заказов, другие посвящают время ремонту и обучению роботов.
Однако размеры складов и сложность протекающих в них процессов далеко не все проблемы современных предпринимателей, занимающихся доставкой товаров. Чаще всего система логистики сталкивается с множеством вопросов, которые приходится решать слишком быстро запросы людей растут, скорость операций повышается.
Весьма распространенные в наше время маркетплейсы сотрудничают с сотнями разных поставщиков и получателей, и это вынуждает их оперировать массивным объемом данных. При этом каждый отправитель и получатель имеют свои особенности и запросы, и информацию обо всех этих тонкостях собирает, структурирует и предоставляет специалистам искусственный интеллект. Будучи встроенным в логистические цепочки, он позволяет понять, как протекают те или иные процессы, в чем нуждаются поставщики, как часто они задерживают товар.
В работе самих складов машины также берут на себя интеллектуальный компонент они подсчитывают количество оставшегося товара, а также отслеживают динамику, с которой раскупают те или иные позиции. Это позволяет управляющим составлять прогнозы, вовремя восполнять нужные образцы продукции, работая без ошибок и сбоев.
Неправильно устроенная логистика может привести к большим затратам сюда включаются расходы на топливо, оплату труда, а также издержки, возникающие из-за неправильного учета продукции. Каждый производитель мог бы терять значительно меньше средств, если бы получил возможность точно прогнозировать динамику спроса на те или иные товары. Данные, которые предоставляют машины, позволяют приблизиться к желаемому результату и добиться в этом деле серьезных успехов. При правильном использовании ИИ в работе логистической системы крупные производители могут снизить объем нереализованных товаров почти на треть это огромные средства, которые можно направить на другие, более креативные и продуктивные задачи.
В масштабе мирового лидера Procter & Gamble такие перемены могут сокращать ненужные расходы почти на 1 млрд. долларов ежегодно.
Сельское хозяйство и искусственный интеллект
В чем заключаются главные сложности работы фермера? Кроме тяжелой физической работы, которую отчасти упростили тракторы, комбайны и автоматические оросительные системы, каждый фермер сталкивается с естественными проблемами заболеваниями, истощением почвы, изменением климата. Зачастую проблемы успевают разрастись до масштабов, когда их уже сложно контролировать, и фермерам приходится принимать решения на фоне уже имеющихся убытков. При этом пригодные для засева земли, а также источники пресной воды постепенно теряют свою эффективность ухудшающиеся экологические условия уже не позволяют производить прежний объем пищи на многократно обработанных территориях. Все эти вопросы стоят как никогда остро на фоне роста земного населения с каждым годом для удовлетворения базовых нужд людей требуется все больше еды.
Как уменьшить потери, повысить эффективность и вовремя замечать любые проблемы? В этих задачах решающую роль может сыграть искусственный интеллект на сей раз речь идет об интернете вещей, работа которого основывается на установке множества датчиков, связанных в общую сеть. Если подобная система работает на определенном засеянном участке, она может в режиме реального времени передавать информацию об изменениях, происходящих с растениями. К примеру, с помощью таких систем можно зафиксировать случай заражения культуры гораздо раньше, чем это сделает фермер, которому для этих целей приходится обходить огромную территорию.
Еще эффективнее эти системы работают, если они подчиняются командам фермера. К примеру, если на участке было зафиксировано превышение допустимой температуры, эти данные мгновенно передаются фермеру, и он может принять решение о защите земли. Однако для этого ему не придется искать средства и перемещаться он может отдать нужные команды системе, и она сама обо всем позаботится.
В этом направлении уже работает компания Accenture, технические решения которой позволяют отслеживать передвижения насекомых, анализировать состав почвы и удобрений. Произведенные в результате длительных исследований системы способны не только замечать изменения и информировать фермеров они также вырабатывают предпочтительные решения, которые и предлагают человеку. Фермеру остается выбрать наиболее подходящий вариант и утвердить его.
Однако возможности искусственного интеллекта на этом не заканчиваются. Смелые решения, предлагаемые нейросетями, позволяют проектировать совершенно новые фермы с многоярусными конструкциями. Такие фермы потенциально способны приносить огромный урожай, занимая при этом минимум пространства, требуя лишь базовых затрат. Обслуживание таких систем, которое ранее могло бы показаться слишком опасным и трудоемким, теперь осуществляется при помощи специальных машин, а установленные в нужных местах датчики позволяют отслеживать температуру, влажность, содержание воды для полива и даже самой почвы.
В штате Нью-Джерси подобные решения уже внедрены в комплексе Ньюарк, где компания AeroFarms разбила собственный комплекс. При высокой производительности этот комплекс потребляет на 95% меньше влаги, что решает один из самых острых вопросов современности рациональное использование водных ресурсов. Занимая сравнительно небольшой участок, такая ферма может приносить до 900 тонн зелени и овощей ежегодно.
Последовательное распространение таких технологий может стать эффективным решением для фермеров и предприятий, обеспечивающих население едой. Более того, в этом сегменте не приходится беспокоиться о потерянных рабочих местах, ведь основной проблемой фермерства последних лет стал именно недостаток рабочих рук переезжая в города, люди оставляют свои участки, которым теперь можно будет найти совершенно новое применение. Крайне важно, что при внедрении искусственного интеллекта исчезнет проблема тяжелого труда, которая всегда волновала людей, работавших в секторе сельского хозяйства.
Искусственный интеллект в офисе
Однообразие враг продуктивности. Исследования специалистов Уортонской бизнес-школы показывают, что люди чувствуют себя гораздо лучше, если у них есть возможность заниматься различными задачами в течение рабочего дня. Смена фокуса внимания способствует повышению продуктивности, которого сложно добиться при выполнении однообразной работы. Однако на производстве и в офисах монотонность неизбежное условие, с которым сталкиваются миллионы сотрудников.