自我學習型倉庫的概念旨在通過應用人工智能的方法為安得智聯的倉庫it系統配備自我學習的機制。您將從前所未有的流程優化中收獲新的機遇。

自我學習型倉庫實現自動化決策

剛性編程已是昨日黃花。今天的重點是將it系統與機器學習算法聯系起來。

通過復雜的計算操作，安得智聯的倉庫系統學會了從無序的數據中識別模式、規律和互賴關系，并能動態而獨立地適應整個物流系統中的新情況。

機器學習是提高倉庫效率的關鍵。在沒有外界幫助的情況下收集經驗、預測狀況并擴展現有知識——這就是機器能夠在幾秒鐘內為供應鏈的每種狀況做出正確決策的原因。

一個概念，多種優化途徑

設想一下，客戶還沒付款揀選流程就已經啟動。

人工智能的應用是無窮的。安得智聯的目標之一是通過使用智能算法幫助您創建關于客戶訂購行為的近乎完美的預測。這將允許您將諸如市場促銷或當前天氣狀況等外部因素考慮在內，以幾乎100％的準確度預測每個客戶的訂購概率。

自我學習型倉庫為整個揀選流程帶來最大化的智能和效率。軟件模塊可以實現在系統中檢測相似的訂單需求并一起處理它們。這不僅可以節省時間和距離，還可以幫您預防揀選站臺出現訂單瓶頸。

自我學習系統有助于提高成本效率。將產品和顯示信息與員工的經驗智能關聯，可以確保您不會運送過大的包裝單元。未來，您的系統將能夠自行決策最佳的包裝方案。

機器人可以向人類學習

改善人機交互是潛在優化的另一個領域。設想一下為您的揀選工人配備智能眼鏡！通過將手部動作反饋給it系統，您將能擴展揀選機器人的技能。雖然很難將人類感官和運動行為之間錯綜復雜的交互傳送給機器，但總有一天，人類的所有經驗都可能作為完成某種任務的新知識轉移到機器上。

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