隨著需求的變化，物流自動化可以使產(chǎn)能快速增長。如果有策略地使用，物流自動化可以提高生產(chǎn)率，減少人為錯誤，提高工作效率。在適當(dāng)?shù)奈锪髯詣踊浖⒂布推脚_資源到位的情況下，在低需求時期對運(yùn)營支出的影響是最小的，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于維持大量的人力資源。隨著需求的增加，產(chǎn)能已經(jīng)到位，隨時可以啟動。雖然這給了物流公司對需求變化做出快速反應(yīng)所需的靈活性，但也有機(jī)會做得更多。
人工智能放大物流自動化影響
將人工智能 (AI) 引入物流自動化會放大人工智能的影響。 AI 減少了常見的半技能任務(wù)（例如對產(chǎn)品進(jìn)行分類和分類）中的錯誤。例如，自主移動機(jī)器人 (AMR) 可以改善包裹遞送，包括通常最昂貴的最后一公里遞送。 AI 幫助 AMR 進(jìn)行路線規(guī)劃和特征識別，例如人員、障礙物、交付門戶和門口。
將物流自動化集成到任何環(huán)境中都會帶來挑戰(zhàn)。它可以像用動力傳送帶替換重復(fù)過程一樣簡單，也可以像將協(xié)作、自主機(jī)器人引入工作場所一樣復(fù)雜。當(dāng)人工智能被添加到這個自動化和集成過程中時，挑戰(zhàn)變得更加復(fù)雜，但好處也會增加。
隨著解決方案變得更加互聯(lián)并且更加了解流程中的所有其他階段，各個自動化元素的效率也會提高。將 AI 靠近生成數(shù)據(jù)和采取行動的位置，稱為邊緣 AI。邊緣人工智能的采用已經(jīng)重新定義了物流自動化。
Edge AI 發(fā)展迅速，其用途不僅限于物流自動化。將人工智能置于網(wǎng)絡(luò)邊緣的好處必須與資源的可用性相平衡，例如電力、環(huán)境操作條件、物理位置和可用空間。
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