1, 부품 0 1 창고 관리:

인공지능+'창고는 고도로 통합된 종합 시스템이다. 애플리케이션 시나리오에는 주로 창고 현장 관리, AMR 및 장비 스케줄링 시스템이 포함되며, 장면은 택배, 전자상거래 창고, 생산 물류 및 자동화 대형 창고로 세분화됩니다. 창고 현장 관리는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, 인공지능, RFID 등의 기술을 기반으로 합니다.

효과적으로 화물량 측정, 전자 단일 정보 인식, 창고 배송, 물류 설비 스케줄링, AMR 등의 기능을 동원하다. , 그리고 상품의 입고, 액세스, 선택, 분류, 포장, 보관을 지능적으로 관리합니다.

2 부 운송 관리:

운송 고리는 화물 운송을 실현하는데, 주로 운송 설비와 운송 과정의 정보화 관리를 포함한다. 국내 운송 방식에는 항공, 철도 운송, 도로 운송, 해운이 포함된다. 도로 운송 유연성이 높고 화물량이 많아 인공지능이 더 큰 역할을 할 수 있다.

점점 성숙해지는 자동운전 기술은 기존 도로 운송 시스템을 완전히 전복시키고, 운전이 더욱 효율적이고 안전하며, 인력에 대한 의존도가 적으며, 도로 운송의 효율성이 크게 높아질 것이다. 운송 정보 관리는 출발 전 임무 할당 및 경로 계획, 주행 중 정보 추적 및 긴급 파견, 목적지에 도착한 후 인벤토리, 하역 및 차량 상태 검사를 포함하여 비교적 복잡합니다.

3. 부품 04 저장소의 위치:

인공 지능 기술은 실제 환경에 따라 최적의 솔루션에 가까운 위치 모델을 제공할 수 있습니다. 창고 선정은 복잡한 과정이며 지질, 수문, 지형 등 자연조건뿐만 아니라 상품 특성, 물류 비용, 서비스 수준, 고객 분포, 인프라, 교통, 정책 등 사회적 요소도 고려해야 한다.

빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술을 통해 창고의 위치와 최적화를 더욱 정확하고 과학적으로 실현하여 인위적인 주관적 요인의 간섭을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 부지 선정 효율성과 스토리지 품질을 향상시킬 수 있습니다.