Aplicações de IA na cadeia de suprimentos global

As máquinas, robôs, dispositivos IIoT e aplicativos usados ​​na cadeia de suprimentos global criam um dilúvio de dados estruturados e não estruturados. Isso levou ao surgimento de soluções baseadas em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina avançadas, projetadas para dar sentido a todas essas informações e transformá-las em insights acionáveis ​​para a indústria. As tecnologias da cadeia de suprimentos alimentadas por IA trazem ordem ao caos de todos esses dados.

Os benefícios da aplicação de IA a dados operacionais complexos são claros:visibilidade aprimorada da cadeia de suprimentos, tomada de decisões mais rápida, tempos de ciclo reduzidos, análise preditiva de big data, qualidade aprimorada , produtividade e rendimento, maior resiliência da cadeia de suprimentos e a capacidade de ajustar e melhorar continuamente seus processos com base em percepções em tempo real sobre o desempenho do sistema.

A IA também capacita as empresas a fazer previsões inteligentes sobre itens tão diversos quanto a demanda de um determinado produto ou quando repor os estoques de matérias-primas usadas nos processos de manufatura. Além disso, a IA pode ser usada para reduzir muito a quantidade de tempo que os profissionais da cadeia de suprimentos gastam coletando dados de diferentes sistemas e, em seguida, usando ferramentas de inteligência de negócios e planilhas para desenvolver estratégias.

Um relatório de analistas de mercado da McKinsey descobriu que 61% dos executivos relatam redução de custos e 53% relatam aumento de receita como resultado direto da introdução de IA em suas cadeias de suprimentos, com estoque reduzido - custos de transporte, reduções de estoque e custos de transporte e mão de obra reduzidos, proporcionando a maior economia.

Não é surpresa, então, que o setor da cadeia de suprimentos está adotando tecnologias baseadas em IA e aprendizado de máquina em uma taxa cada vez maior. A IA global no mercado de cadeia de suprimentos deve atingir US $ 10,110,2 milhões em 2025, acima dos US $ 527,5 milhões em 2017, a um CAGR de 45,55%, de acordo com pesquisa de Markets &Markets.

O surgimento de soluções baseadas em IA para cadeias de suprimentos não poderia vir em um momento mais crucial, com as cadeias de suprimentos ainda sofrendo os efeitos das restrições relacionadas à pandemia e tentando lidar com com o aumento da incerteza da cadeia de abastecimento. No entanto, a IA na cadeia de suprimentos permanece no início do Ciclo Hype 2020 do Gartner, o que significa que pode levar mais uma década antes que a tecnologia alcance a maturidade total.

Os membros do A3 estão liderando o caminho no desenvolvimento de IA engenhosa e soluções baseadas em aprendizado de máquina para as cadeias de suprimentos globais de hoje e de amanhã. Vejamos apenas alguns exemplos de seu trabalho empolgante.

A Flexible Vision, com sede na Califórnia, por exemplo, desenvolveu uma plataforma de software e hardware com tecnologia de aprendizado de máquina projetada para ajudar a resolver tarefas de inspeção difíceis, como a identificação correta de itens para ser escolhido por um robô ou identificar defeitos do produto. Provando que a implantação de soluções baseadas em IA não requer necessariamente know-how tecnológico avançado, o Flexible Vision pode ser operado por qualquer técnico, independentemente de seu nível de habilidade. No vídeo abaixo, o sistema, que é compatível com várias câmeras e configurações de lentes, pode ser mostrado incorporado a uma célula de inspeção visual automatizada.

Geek + é uma empresa global de tecnologia de logística que fornece robôs avançados - incluindo robôs móveis autônomos (AMRs), empilhadeiras automatizadas e sua solução de coleta de carga para pessoa RoboShuttle - e Sistemas baseados em IA para depósitos e instalações de fábrica. Em 2020, Geek + e eStore Logistics implementou o maior lançamento de AMRs na história australiana.

O produto Smart Warehouse baseado em IA da empresa oferece uma visão abrangente e em tempo real das operações do warehouse em todo o processo. Por exemplo, quando as mercadorias entram no centro de logística, elas passam imediatamente por monitoramento e análise de dados. Essas informações são comparadas com os dados históricos de inventário para determinar o método de armazenamento ideal e a localização, e o sistema escolhe quais robôs serão usados, onde e em que momento preciso. O Smart Warehouse também lida com a atribuição de tarefas a trabalhadores humanos, garantindo a colaboração otimizada entre humanos e máquinas em toda a instalação. Saiba mais sobre o sistema Smart Warehouse no vídeo abaixo.

RIOS Intelligent Machines é especializada no desenvolvimento de robôs habilidosos com IA e células de trabalho projetadas para automatizar a cadeia de suprimentos e as operações de logística. A RIOS desenvolveu uma plataforma de inteligência háptica para robôs que permite que seus robôs lidem com tarefas desafiadoras que tradicionalmente exigem destreza no nível humano e envolvem a manipulação de milhares de SKUs.

A plataforma RIOS 'inclui um efetor final equipado com milhares de sensores miniaturizados que fornecem informações para algoritmos de aprendizado de máquina, produzindo resultados que podem ser usados ​​para otimizar o alcance, a topografia da superfície do mapa, detectar escorregões e distinguir entre objetos diferentes, mesmo em ambientes confusos. O sistema também usa IA para a percepção da visão, percepção tátil e planejamento e controle do movimento do robô em tempo real.

No vídeo abaixo, uma célula de trabalho robótica RIOS pode ser vista trabalhando com o equipamento de embalagem existente em um aplicativo de embalagem de fim de linha.

Apera AI, sediada em Vancouver, é especializada em visão robótica - um campo adequado para implantações de IA e aprendizado de máquina devido à complexidade das tarefas envolvidas. Compatível com uma ampla gama de marcas líderes de robôs industriais, o sistema 4D Vision da empresa é projetado para fornecer robôs industriais com visão humana, permitindo aplicações novas e mais complexas e adicionando capacidades avançadas de reconhecimento de objetos ao sistema.

Observe o sistema suportar com sucesso um aplicativo de coleta de lixo rápido no vídeo abaixo.



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