1.前言

當全球大流行病開始時，網(wǎng)上購物變得比以往任何時候都容易。隨著越來越多的人呆在家里，交貨可能會延遲幾天，但大多數(shù)零售商都能夠保持營業(yè)并交付他們的產(chǎn)品。

這個業(yè)績記錄令人震驚。需求的增長速度比以往任何時候都快，處理訂單的倉庫不得不減少工作人員并減少距離以保持社交距離。

讓我們不僅關注實踐在線操作的團隊，還要關注處理器和軟件中很少有人照顧的小部分。也得益于處理器和軟件，倉庫機器人可以識別模式并不斷從周圍發(fā)生的活動中學習。這些機器人與人類合作處理訂單并將產(chǎn)品從倉庫發(fā)送到世界各地。 

2.機器學習

過去幾年，機器學習在倉庫和工廠中變得越來越流行，但這種流行病是一個重要的催化劑。很明顯，對于許多行業(yè)的生產(chǎn)線來說，消費者的需求變化太快了。一些公司已經(jīng)關閉，以降低在裝配線上密集工作的員工感染的風險。由于沒有工人來組裝產(chǎn)品，一些任務不得不暫停。

然而，投資于由機器學習算法驅(qū)動的無人機器人的運營商能夠快速、創(chuàng)造性地和高效地做出響應。例如，在倉儲和配送領域，依靠人類操作叉車的公司已經(jīng)失去了機會，而使用由機器學習算法“操作”的無人機器人的公司仍然強勁。

機器學習是一種人工智能形式，旨在從數(shù)字化圖像、視頻、文本或音頻信息生成的大量數(shù)據(jù)中識別模式。算法識別模式并將模式轉(zhuǎn)換為規(guī)則，以指導智能機器人做出自主、安全和可靠的決策。例如，在裝配線上，您將能夠以正確的應力將固定鉚釘安裝在正確的位置?；蛘?，該算法可以指導一組倉庫機器人接收和存儲產(chǎn)品、指導訂單履行、保持最佳庫存并更連續(xù)地交付貨物。同樣的技術增強了我們駕駛的汽車的自主性。

這些功能是通過處理器、軟件和專用算法的組合實現(xiàn)的。

以下是我們獲得的關于機器學習在 TI 努力滿足其客戶需求時所扮演的角色的三個見解。

正確的投資為未來做準備 

企業(yè)應該放眼未來，并考慮投資機器學習工具，以便在問題發(fā)生之前進行預測。例如，預測性維護監(jiān)控和分析來自傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)以檢測潛在的設備故障。通過這樣做，運營商可以主動安排檢查和維修，避免可能造成重大經(jīng)濟損失的停電。傳感器和處理器網(wǎng)絡還可用于工廠預防性維護、樓宇自動化、智能家居、車載電池管理系統(tǒng)和其他應用。在任何行業(yè)，投資數(shù)字化轉(zhuǎn)型都可以幫助您保持業(yè)務發(fā)展并對不斷變化的環(huán)境做出快速反應。

通過機器學習優(yōu)化零售運營

機器學習在工廠和倉庫之外產(chǎn)生了廣泛的影響。我們以食品超市為例。如今，我在購買面包時在過道上看到的機器人并不多，但零售商開始嘗試。在一些商店，貨架監(jiān)控機器人連接到基于云的庫存管理系統(tǒng)，以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品是否缺貨、放置在其他地方或價格錯誤，并通知工作人員。您不僅可以找到溢出的液體，還可以將其擦掉。一家中國食品連鎖超市，使用機器人作為購物車，自動購物車跟隨購物者同時避開其他人和物，并在商品放入購物車時進行掃描。就是一個例子。

高效處理訂單的機器人

在庫存管理等領域，機器學習算法預測客戶對特定產(chǎn)品的需求，并引導無人機器人將產(chǎn)品存放在盡可能靠近收貨臺的貨架上，以快速取貨和最終用戶。我們正在嘗試交付給。下單后，無人機器人會立即識別貨物在倉庫中的位置和最安全的最短路線，并前往取貨。

這些先進技術并不是什么新鮮事物，但軟件和新一代處理器使機器學習和機器人技術的部署變得更加容易。在某些情況下，它可以在實施使用機器學習技術的機器人系統(tǒng)后僅僅一年就獲得回報。使機器學習和機器人技術更加主流的關鍵是創(chuàng)造負擔得起且可操作的創(chuàng)新。

通過機器學習，機器人正在從科幻世界向科學世界轉(zhuǎn)變。機器人可以快速響應變化、降低成本并提高客戶滿意度。如果制造商和物流公司無法構(gòu)建更靈活的系統(tǒng)，他們將遠遠落后于愿意采用機器學習技術的公司。