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AR與AI、區(qū)塊鏈結合后,如何更新供應鏈?

fFU3_vrtuoluo ? 來源:未知 ? 作者:鄧佳佳 ? 2018-04-04 10:17 ? 次閱讀

幾乎所有我們吃的、穿的、和購買的東西,從草莓到草帽,都是通過供應鏈而來的。而幫助所有這些商品在供應鏈中進行流動的業(yè)務,在美國GDP中的占比達到了驚人的7.5%。

由于將商品從A處移動到B處總是會花費很高的成本,因此大公司在提升服務的同時,總是想方設法的來節(jié)省資金。而采用新興的科技或許是一個好方法。

多虧AI方面的創(chuàng)新,以及分布式賬本技術(如區(qū)塊鏈),AR現在能夠改變軟件的形式,從而更好的管理供應鏈。AR能夠將信息疊加在現實世界之中,有助于讓卡車司機、倉庫工人和管理人員從商品離開工廠的第一秒就開始進行追蹤,直到它們到達你的門口。

通過打包時的傳感器,公司管理人員能夠提前對公司產品的情況進行分析。基于對數千個零售地點每日銷售情況的分析,工廠能夠實時增加或者減少產能。專注于數字供應鏈的數據分析人員能夠從產品中產生新的洞見,無論商品是在運貨卡車中還是在分銷商的倉庫貨架上。如果銷售情況和預測的一樣良好的話,制造商們就可以通過生產更少的商品、或者將商品調配至需求更強的地方,來減少損失。

在已經有了10億臺能夠實現AR效果的智能手機和平板電腦的情況下,企業(yè)不需要等待平價AR眼鏡普及開來。以下就是5種AR將供應鏈轉換成為全球分銷的智能工具的方法。

1.分揀包裝服務

越來越多的倉庫開始使用AR來更加高效率的定位產品和進行分裝。在傳統(tǒng)的分揀包裝流程中,成本最高的一部分就是培訓新員工在巨大的倉庫中找到那樣正確的物品。AR眼鏡可以在員工眼前描繪出一條虛擬的道路,簡化尋找和培訓的流程。在假期季的購物高峰時刻,兼職員工需要很快上手。AR能夠降低他們的學習成本,通過眼鏡持續(xù)性給他們提供工作情況的反饋,指出可以提升的地方。分揀和包裝越來越像一場“吃豆人”的游戲,工人們必須在規(guī)定的時間內找到正確的商品。根據分析,使用AR來分揀能夠減少40%的出錯率。一些AR眼鏡還能夠用來將圖像覆蓋至貨架上的商品包裝上,更進一步降低了尋找和識別所需商品的時間。在對商品進行包裝之后,AR軟件可以馬上給運輸人員提供處理的指令,以及發(fā)貨的預計時間。

2.協(xié)作機器人

機器人可以說是最終形態(tài)的人類增強。工人們現在可以舒服的坐在辦公室中,通過AR眼鏡來看到倉庫中機器人們所看到的場景。AR眼鏡現在能夠標記出機器人在倉庫中的道路,然后用強大的機械臂來移動笨重的貨物。一些危險且重復性的工作,比如裝在貨物,可以在人類的指導下讓機器人來操作,而且能夠達到最高的裝載效率。除此之外,物流機器人能夠掃描每個產品的損耗情況、檢查重量、以及遵守所有的包裝運送指令。通過將機器人和管理人員相連接,用戶可以自動在運貨卡車還沒有離開倉庫的時候就收到缺貨的提示。

3.維修保養(yǎng)

對于維修保養(yǎng)來說,在一個問題發(fā)生之前就解決它時最高效的方法。隨著許多飛機引擎在起飛之前可以通過WI-FI傳輸數據,通過將引擎數據和過去類似的航空電子系統(tǒng)數據進行對比,AR可以幫助維修組的員工減少引擎的停工時間。算法隨后會提示維修組進行注意,甚至在問題可能會發(fā)生之前就被解決。對于那些大部分時間停留在較遙遠地點的飛機來說,AR也可以幫助航空公司樞紐中更有經驗的維修團隊來更好的了解當地技術人員的面對的情況,同時實時提供幫助。

4.最后一公里的運輸

在物流環(huán)節(jié)中,最后一公里的運輸是最為昂貴的。AR可以將最后一公里運輸時間幾乎減半,從而節(jié)省成本。根據DHL的報告,貨車司機每天有40%-60%的時間會花費在車內尋找正確派送的盒子。與其讓他們每天都記住裝貨的順序,AR可以用于識別、標記、排序和定位每一個包裹。通過和AI的結合,AR眼鏡也可以指引司機前往正確的派送地點。系統(tǒng)還會記錄下每一個派送過的地點,因此新的司機也會從之前員工的經驗中受益。在不久之后,每一個司機都將能夠看到實際建筑上的虛擬信息。

5.采購

區(qū)塊鏈所基于的分布式賬本技術和AR結合之后,可以給采購流程帶來透明度和可追蹤性。當用戶無法確認一件產品的來源或者真假的話,整個供應鏈就會分崩離析。每一年,數十億美元價值的假藥都會分銷給病人,導致數萬人的死亡。使用AR來識別和追蹤每一單從生產者到終端用戶的運輸,有助于解決這個致命的問題。在區(qū)塊鏈上記錄每一筆所有權的更換也能夠幫助追蹤,如一條魚的來源,或者小麥產品的來源。

大數據驅動了全球商品分發(fā)供應鏈背后的決策過程。AR現在隨時做好了準備,來加速數據分析。AR給供應鏈帶來的洞見,可以驅動下一代供應鏈的成長,包括無人駕駛汽車和無人機送貨等。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:與AI、區(qū)塊鏈結合后,AR如何變革供應鏈?

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