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      大咖論道:人工智能技術是物流業變革的趨勢

      2023-07-05 15:24 性質:原創 作者:南山 來源:AGV網
      免責聲明:AGV網(www.sunise.cn)尊重合法版權,反對侵權盜版。(凡是我網所轉載之文章,文中所有文字內容和圖片視頻之知識產權均系原作者和機構所有。文章內容觀點,與本網無關。如有需要刪除,敬請來電商榷?。?/div>
      德國物流協會(BVL)在2017年的德國物流大會(DLK)上明確指出,人工智能(AI)將成為物流流程的動力源。近六年后的今天,我們又在何處呢?我們有這樣的問題去詢問博士克斯汀·赫夫勒(Kerstin H...

      德國物流協會(BVL)在2017年的德國物流大會(DLK)上明確指出,人工智能(AI)將成為物流流程的動力源。近六年后的今天,我們又在何處呢?我們有這樣的問題去詢問博士克斯汀·赫夫勒(Kerstin H?fle)。她是坐落在漢堡的柯爾柏公司供應鏈業務部門的研發和產品管理副總裁。上一屆 DLK 大會上,H?fle博士主持了一場名為“人工智能,去向何方?”的研討會。

      大約 60 年前,當 IT 技術開始進入辦公室,人們擔心自己可能很快就沒有工作可做。然而現在,全球的 IT 專家還遠遠不足。人工智能(KI)也經歷了 15 到 20 年的發展才獲得了現在的認可。當然,成功應用人工智能的基礎條件是擁有高質量、準確的數據。在這方面,相關的專業知識是不可或缺的。赫夫勒博士和她的物流團隊主要關注流程自動化的擴展、知識的建構和基于機器人的新技術的實現。然而,她的核心話題仍然是“創新”,無論是在市場和新技術發展方面的觀察,還是在內部推動和提倡新的想法。

      H?fle博士指出,人工智能已經滲透到我們的日常生活中,智能手機就是一個關鍵詞。那么,物流行業的情況又如何呢?AI 在這個領域究竟有多深入?

      H?fle 博士表示:“的確如此!人工智能也應用在物流領域。在上次 BVL 大會上,我主持了一場關于'人工智能,去向何方?:愿景與現實 - 實際檢驗'的激動人心的討論,在那里我們探討了當前實際進展到了什么程度。提出的具體案例主要涉及優化和預測,無論是貨物流動的優化,即“人工智能作為調度員”,或者到達預測(如鐵路貨運的情況),或者需求預測以便進行更可靠的預測,特別是在需求行為波動的情況下。當然,我們在許多其他流程中看到了基于人工智能的應用,例如在服務領域的機器和系統優化,例如通過預測性維護。我們必須記?。喝斯ぶ悄芤舱跐B透到我們的日常工作中?!?/p>

      OpenAI的“ChatGPT”面臨著來自其它科技巨頭的激烈競爭。人工智能、數據分析和機器學習如何影響價值鏈上的流程呢?人工智能是否可以駕駛卡車?

      事實上,司機目前尚未被人工智能取代。然而,人工智能已經進入了傳統駕駛的領域,不論是卡車還是小轎車。沒有人工智能,自動駕駛將無法實現,人工智能可以處理大量關于交通、道路路況、交通規則等的數據。我們現在知道的車輛輔助系統主要基于人工智能?;旧?,我認為人工智能可以影響價值鏈上的所有流程。如今,幾乎所有地方都在產生數據,而在缺少數據的地方,可以通過合適的傳感器來收集數據。在我看來,問題在于在哪里使用人工智能來優化流程是有意義且經濟的。

      您如何評估物流負責人是否需要澄清人工智能作為 IT 的一個子學科?有恐懼嗎?

      我認為我們沒有必要在物流負責人和其它領域的專家或管理人員之間做出區分。尤其是自從生成性人工智能(比如來自OpenAI的“ChatGPT”等模型)的發展以來,我認為澄清的必要性非常高。必須從多個角度去闡明并處理與人工智能相關的各種主題以及對這項技術持有不同態度的人。當然,恐懼和懷疑也是存在的——所有新技術的引入或進步,無論是過去還是現在,都會帶來這些感覺。主要的工作是進行教育,明確人工智能可以做什么,在哪里使用它是有意義的,人工智能的限制在哪里?最近幾個月來,這些限制已經大大擴展了。

      進展迅速!ChatGPT在2022年上線,僅僅五天時間就吸引了超過100萬用戶,相比之下,Netflix在1999年進入市場花了三年半的時間,Spotify在2008年進入市場花了七個月的時間。兩個月后,一億用戶被突破。我并不打算引用實際的用戶數量,因為到我們談話結束時,這個數字已經過時了。那么這意味著什么呢?人工智能已經深入社會,但其運作方式卻越來越難以理解,即使對于專家來說也是如此。關于最新的發展,許多問題仍未得到解答,需要權衡風險。生成性人工智能的表述可信嗎?生成的輸出,無論是文本還是圖像。 同樣重要的是教育關于正確使用人工智能以及眾多工具和應用的內容,這些工具和應用目前幾乎每天都在市場上出現。一方面,必須考慮結果的有效性問題。另一方面,我們越來越多地看到敏感的公司或個人數據正在被共享。尤其是在企業中,無論是在物流還是其他領域,都應該提高對處理此類應用程序的意識。就我個人而言,我反對嚴格的禁令,我更支持通過教育來處理這個問題。特別是在歐洲,同樣在德國,我們必須防止過度監管,從而阻礙創新。人工智能是我們不能忽視的發展。我們必須學習理解它。

      具體來說,人工智能已經在哪些領域得到了成功應用?您的額外好處是什么?

      物流行業的各個領域已經充分應用了人工智能技術,其中,預測和優化尤其突出??聽柊毓疽苍诜e極投身于這個領域,尤其是在優化倉庫內機器的使用方面。他們的數字產品線中有一款應用程序名為“Operator Eye”,這款應用程序能夠支持他們的層碼垛機的機器操作員。通過拍攝自動卸垛過程的照片和視頻,人工智能對其進行分析。過去,懸垂的塑料箔常常觸發傳感器,使得機器停止運作,機器操作員需要親自進入工廠查看是什么問題導致了停機,然后手動重啟。而現在,AI能夠自動處理這一問題,將每個進程的故障排除時間從平均兩分鐘縮短到僅僅三秒。這只是其中一個實際的應用例子。通過基于攝像頭的數據收集,我們可以進一步優化工藝步驟并創造更多的價值。他們還計劃將此技術擴展應用到產品線中的其他機器上。

      人工智能的預測功能對于與單個項目相關的順勢利潤率交易來說非常重要。那么,在行業中的實際情況又如何呢?

      尤其值得注意的是,需求預測適用于所有經濟部門,比如優化生產計劃。交通流和到達預測,以及機器操作,都可以用來優化交通,如上文提到的卸垛案例。正如我所說,我看到了整個價值鏈的潛力,不論是在工業還是貿易領域。

      人工智能已經學會了聽,看,翻譯,甚至畫畫。那么,人工智能何時能學會思考呢?我們真的希望看到這樣的一天嗎?

      為了準確回答這個問題,我們可能需要展開關于“思考”這個詞真正含義的科學哲學討論。盡管對人工智能的定義有所不同,但大多數都認為它具有“模仿人類邏輯思維等能力”。目前,關于人工智能是否在發展意識的討論已經展開,這一問題甚至更加深入。我很難明確回答這些問題,這也是我對于是否真的希望看到人工智能能思考的問題的看法。不管怎樣,我們都不能阻擋事物的發展。更為重要的是,我們需要明智地使用技術,并適度地進行監管,而不是過度監管。

      人工智能的最終目標,至少在物流領域,應該是最大程度地滿足客戶的需求。在這個過程中,正確的需求規劃和庫存規劃顯得尤為重要。那么,經驗豐富的采購員、調度員和倉庫經理的“直覺”以及他們的日常決策是否很快就會被取代呢?

      這無疑是許多在職人員可能會有的疑慮。過去,需求預測已經得到了統計模型的支持,而現在,基于人工智能的模型可以實現更高的規劃精確性。這肯定會改變經驗豐富的買家或調度員的工作,但并不會取代他們。一方面,人工智能支持的模型的結果基于歷史數據。但是,面對近年來的特殊情況,比如新冠疫情或者全球供應鏈的中斷,情況又將如何呢?基于人工智能的分析還需要得到驗證,系統也需要建立和維護。簡而言之,買家或調度員的工作工具將會發生變化,同樣,許多其他的工作描述也會改變。

      各個行業的供應鏈自然都有其特殊性。那么,人工智能模型能夠在多大程度上進行訓練呢?面對標準偏差,人工智能的反應如何?

      您的問題直擊要點。實際上,人工智能模型是可以訓練的。只要用適當的數據映射出各個特征,我們就可以借此訓練人工智能模型。在這里,數據的可用性和質量是衡量成功的關鍵標準。對于標準偏差的反應,如果偏差處于預期范圍內,且模型已經通過足夠的訓練數據進行了訓練,那么AI模型自然可以做出適當的響應或預期結果。然而,當出現較大的偏差或不可預見的事件時,人工智能的反應可能就會比較差,這時人類的專業知識和判斷仍然是不可或缺的。

      那么,員工對于人工智能的接納度如何呢?在接觸新技術的過程中,您是否有過任何恐懼(無論是對您的工作,還是處理相關軟件)?

      和任何新技術的引入一樣,雖然對每個人來說都是全新的,但信息、透明度和教育仍然是必不可少的。即便是經過多年發展,已經成為市場標準的傳統倉庫自動化技術,我們如今依然可以看到人們的恐懼。因此,引入的過程中伴隨著的變革管理至關重要。在人工智能和最新的發展領域,我們面臨著特別大的挑戰。其發展步伐極快,技術難以掌握。但是我們所有人,特別是管理者,都必須勇敢地面對這些挑戰,并與員工共同尋找解決方案。我們需要進行哪些培訓?需要創建哪些文化條件,使人和人工智能能和諧共事?我們如何確保員工依然認同他們的工作?在我看來,最重要的是保持透明、開放的溝通,并在早期就讓每個人參與進來。我強烈反對任何形式的禁令,而傾向于合理的監管。

      人工智能的解決方案和決策如何推動倉庫自動化管理的發展?

      價值鏈的所有環節以及自動化倉庫管理都將從人工智能中受益。無論是優化單個機器的操作,還是管理整個倉庫或控制內部物料流動。特別是在自動化倉庫中,我們有大量的數據源。但是這里出現了一個問題:究竟應該從哪里開始。哪里的應用程序可以通過人工智能的支持進行使用或開發,從而帶來真正的價值?在公司中建立適當的專業知識非常重要——工作內容正在發生改變。最終,我們需要確定哪些流程將使用人工智能。然后才真正開始我們的工作。

      當消費者期待次日達時,中心倉庫模式是否已經過時?

      我并不這么認為。是否使用中心倉庫在很大程度上取決于公司的整體物流理念。然而,通過使用人工智能模型,我們可以分析和優化大量的數據,從而得出分析結果和優化策略。以在線交易為例,我們大多數人在網絡上留下的“足跡”如此之多,以至于可以預測接下來我們會購買什么。因此,商家可以提高庫存水平,或者結合客流量數據,優化配送。這些只是在這類分析中可以使用的許多參數之一。

      整個物流概念也可以在此基礎上進行優化。當然,還有其他參數,例如位置因素、成本、勞動力可用性等等,都是為了確保及時向客戶交貨。在我看來,遵守約定的交貨日期比次日達更為重要。作為消費者,我希望能對交貨日期有所準備。我當然希望能立即得到我需要的東西,但是我也可以提前預定雜貨或其他個人物品,只要它們能按時送達就可以。

      目前是誰在推動物流創新——是最終消費者,還是公司?

      這個問題實際上可以單獨寫一篇文章來討論?;旧?,就像你在問題中描述的那樣,這是為了滿足客戶的需求。換句話說,許多新的解決方案是根據客戶的需求和挑戰來開發的。這些創新通常也是我們公司在與客戶的互動中推動的,有時甚至是共同開發的。在多大程度上我們可以談論創新,進一步開發或產品改進,各人看法可能會有所不同。我總是喜歡引用亨利·福特的名言:“如果我問人們他們想要什么,他們會說,我想要一匹跑得更快的馬?!痹谖铱磥?,真正的、顛覆性的創新往往能推動公司的發展。

      創新僅僅發生在數據驅動的軟件層面,還是也在硬件領域發生?

      在我看來,大部分“真正”的創新都發生在軟件層面。我們在很多領域都看到了這一點,無論是在個人領域(如智能家居這個關鍵詞),還是在商業和物流領域。當然,我們也看到了硬件領域的進步和創新,但我認為其中大部分都是漸進式的。目前的顯著增值主要是由數據驅動的創新產生的,但它與硬件密切相關。我們使用新的軟件,特別是基于人工智能的應用程序,來改進我們的硬件或改進硬件的使用流程。我們在業務領域提到的例子,Operator Eye,簡單來說,就是一種硬件產品的數字附加組件。

      在這些發展中,可持續發展和節能起到了什么作用?

      可持續發展在所有經濟領域中都發揮著重要的作用,物流領域自然也不例外。而節能則是與基于軟件的解決方案密切相關的一項關鍵內容?;仡^看看對機器甚至整個工廠的優化:在這里,基于軟件的解決方案已經為工廠運營實現了能源優化。例如,根據當前的訂單狀況,系統并不總是需要全力運轉。

      最后但同樣重要的問題,霍夫勒博士,您如何看待像埃隆·馬斯克這樣的人的言論?他最近呼吁人們暫時停止發展人工智能,但幾個月后又撤回了他的警告,并在這個領域進行了大量的投資。

      對此我并無太多評論。尤其是當他的言論背后可能存在經濟利益時。我不認為這種暫停在短時間內能夠在全球范圍內得以實施。人工智能領域的發展將會持續下去。但是,和所有新技術一樣,雖然機遇很多,但風險、挑戰和恐懼也是同樣存在的。這些問題必須在全球范圍內得到解決,可能需要相應的監管措施。這樣才能實現創新與安全之間的適當平衡。

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