По мере того, как ритейлеры расширяют свое присутствие, они также вкладывают значительные средства в инновационные склады, чтобы улучшить свои возможности выполнения заказов. Гиперподключенные склады, передовые центры управления и контроля, компьютерное зрение для контроля качества или дроны для подсчета запасов — это лишь некоторые из множества таких инноваций. Однако с увеличением инвестиций в автоматизацию розничные продавцы также должны оценить, может ли автоматизация сама по себе..

Масштабируемость бизнеса сильно зависит от того, какие системы вы внедрили. Предприятия, которые по-прежнему полагаются на ручной ввод товарно-материальных ценностей в электронные таблицы, не могут иметь точную оценку продукта, который у них есть. Итак, каково решение? На самом деле это довольно просто: ваши данные должны использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и науки о данных. Умный склад сочетает в себе различные взаимосвязанные технологии..

Традиционно лица, принимающие решения в отрасли, имели доступ к данным о распределении помещений и работали с ними. То есть информация о планируемом или ожидаемом использовании физического пространства. Технологии недавно сделали возможным более глубокое понимание точных, достоверных данных об использовании пространства в режиме реального времени за счет внедрения устройств Интернета вещей, датчиков, программного обеспечения и других технологий, а вместе с ними и возможности оптимизации..

Реальное использование ИИ в бизнесе резко возросло за последнее десятилетие, но немногие из этих приложений ориентированы на складирование и распространение. Ситуация меняется, поскольку такие компании, как Lucas Systems , внедряют инструменты машинного обучения для улучшения планирования и принятия решений в ЦОД. Эти новые инструменты освободят время для менеджеров и инженеров, повысив их продуктивность, а их DC — более эффективно и результативно. В этой статье представлено введение в..