Czym jest uczenie maszynowe i jak z tego korzysta logistyka?

AI, czyli sztuczna inteligencja, od kilkunastu lat rozwija się bardzo intensywnie. Dzięki temu systemy wykorzystujące uczenie maszynowe stają się coraz doskonalsze i wydajniejsze. Te cechy znakomicie wpisują się w logistykę, która dąży do uproszczeń i optymalizacji. Z tekstu dowiesz się, co to jest uczenie maszynowe i jak wykorzystuje się sztuczną inteligencję w procesach logistycznych.

Uczenie maszynowe – co to?

Uczenie maszynowe jest dziedziną informatyki, która zajmuje się tworzeniem algorytmów, te z kolei mogą same ewoluować i „ulepszać się”, dzięki czerpaniu i przetwarzaniu nowych danych wprowadzanych przez użytkownika i określanie wzorców. W ten sposób działają np. popularne ostatnio czaty GPT.

Większość oprogramowania wykorzystującego uczenie maszynowe powstaje na bazie języka Python, to jeden z popularniejszych języków programowania na świecie. Uczenie maszynowe jest częścią sztucznej inteligencji, gdzie wykorzystuje się techniki matematyczne, a także statystyczne. Pozwala to stworzyć modele i algorytmy.

Jak działa uczenie maszynowe?

Coraz więcej słyszymy o inteligentnych programach i narzędziach, które ułatwiają codzienną komunikację, zdobywanie informacji lub wykonywanie czynności administracyjnych. Wyróżnia się trzy najważniejsze sposoby uczenia się maszyn, poniżej krótko je omówimy. 

Uczenie nadzorowane

Ten rodzaj uczenia polega na ciągłym dostarczaniu danych wejściowych i wyjściowych algorytmom. Nadzór polega na wyłapywaniu błędów i optymalizowaniu algorytmów. Przykładem uczenia nadzorowanego jest klasyfikacja obrazów. Maszyna otrzymuje mnóstwo etykiet z informacją, co jest na obrazie. Dzięki temu AI uczy się rozpoznawać nieznane dotąd obrazy na podstawie poznanych wzorców.

Nienadzorowane uczenie maszynowe

Nienadzorowane uczenie polega na samodzielnym znajdowaniu wyuczonych wzorców bez etykiet i bez informacji zwrotnych, czyli bez pomocy człowieka. W tej metodzie algorytm samodzielnie próbuje znaleźć wzorce w danych, może je grupować i znajdować związki pomiędzy istniejącymi zmiennymi. 

Uczenie wzmacniające

To pośredni sposób uczenia maszynowego. W tej metodzie duży nacisk kładzie się na nagradzanie pożądanego zachowania. Algorytm uczy się na zasadzie prób i błędów, a wszystkie poprawne lub niepoprawne odpowiedzi są nagradzane, bądź karane adekwatną informacją zwrotną ze świata zewnętrznego. Uczenie maszynowe wzmacniające nie wymaga danych wejściowych lub wyjściowych, opiera się raczej na doświadczeniu maszyny.

Zalety i wady uczenia maszynowego w przedsiębiorstwie

Wiemy już co to uczenie maszynowe, teraz możemy omówić jego wady i zalety. Jak widać, uczenie maszynowe daje możliwość interpretacji danych zewnętrznych, czyli tych, które nie zostały wcześniej wgrane do komputera. Dzięki temu można łatwiej i szybciej podjąć decyzję nawet w dynamicznym środowisku. Mimo wysokiego kosztu obliczeniowego AI może znacznie poprawić wydajność pracy człowieka, a czasem nawet całkowicie go zastąpić, co może być zarówno wadą, jak i zaletą.

Uczenie maszynowe daje możliwość automatyzacji wielu powtarzalnych czynności, dzięki temu zyskuje się czas, a środki mogą zostać przekierowane na inną działalność. Sztuczna inteligencja może obsługiwać klientów, dopasowując swoje wzorce do ich potrzeb, dzięki temu szybciej odpowiada na proste pytania bez udziału pracowników.

AI może analizować równocześnie dużą ilość złożonych danych, co często jest niemożliwe dla jednego człowieka. Dzięki temu firmy mogą wyszukiwać nowych możliwości na rynku, a także szybko dostrajać się do zmieniających się trendów. 

Wykorzystanie uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe wykorzystuje się w wielu dziedzinach biznesowych oraz naukowych. AI znalazło zastosowanie w ochronie zdrowia poprzez personalizację leczenia, przydaje się do diagnozowania chorób na podstawie wprowadzonych danych. Jest również niezbędne w branży finansowej – wspiera wykrywanie nadużyć, a także pomaga analizować ryzyko finansowe przedsięwzięcia. Kolejną branżą szeroko wykorzystującą sztuczną inteligencję jest marketing – uczenie maszynowe daje możliwość stworzenia spersonalizowanych treści i reklam na podstawie informacji o klientach. W przemyśle AI zwiększa wydajność produkcji oraz pomaga utrzymać wysoką jakość produktów, zapobiega awariom i przestojom.

Uczenie maszynowe w logistyce i w transporcie

Uczenie maszynowe jest od dawna wykorzystywane w logistyce oraz w transporcie, a zwłaszcza w jego planowaniu. Poniżej przedstawiamy kilka najważniejszych zastosowań uczenia maszynowego w logistyce – bez wsparcia sztucznej inteligencji, współczesna gospodarka magazynowa byłaby niewydajna i nieekonomiczna.

Estymacja ilości i zarządzanie zapasami

Zastosowanie sztucznej inteligencji w procesach logistycznych pozwala lepiej zarządzać zapasami i prognozami popytu. Algorytm wykorzystuje tutaj modele statystyczne oraz archiwalne dane o sprzedaży, może brać pod uwagę również inne czynniki, np. prognozę pogody. Na podstawie tych danych szacuje zapotrzebowanie na dany produkt i tworzy zamówienia do dostawców.

Zbyt duża ilość zapasów może generować niepotrzebne koszty oraz zwiększa ryzyko uszkodzenia lub przeterminowania towarów, dlatego coraz chętniej korzysta się z narzędzi, które zarządzają zapasami. Algorytmy można łatwo dopasować do potrzeb przy jednoczesnym uwzględnieniu zmiennych, dzięki temu można uniknąć powstania zbyt dużych zapasów zabezpieczających lub braków magazynowych.

Konfekcjonowanie zamówień klientów

Kompletacja towaru w magazynach coraz częściej odbywa się z udziałem sztucznej inteligencji. W zaawansowanych systemach po powierzchni magazynowej poruszają się w pełni automatyczne roboty preparujące, które nie tylko pobierają odpowiedni towar z lokalizacji, ale też dowożą go na miejsce załadunku. Dzięki opcji uczenia maszynowego robot może omijać przeszkody w czasie rzeczywistym i wybierać najlepsze dla siebie trasy.

Innym przykładem uczenia maszynowego wykorzystywanego podczas kompletacji towaru w magazynie jest preparowanie głosowe, czyli system pick by voice. Maszyna rozpoznaje głos człowieka i na podstawie jego poleceń wykonuje lub wspiera działania.

Optymalizacja tras transportowych i przyspieszenie wysyłek do klientów

Coraz rzadziej spotyka się dostawy do klientów, które trwają dłużej niż 48 godzin. Na tak błyskawiczną dostawę wpływa nie tylko większa ilość punktów nadawczych, ale również inteligentne planowanie tras transportowych. I tutaj sztuczna inteligencja ma pole do popisu. Uczenie maszynowe wspomaga wyliczenie godziny przyjazdu, dzięki temu klient dokładnie wie, kiedy będzie mógł odebrać swoją przesyłkę. Maszyna może również analizować dane pochodzące z zewnątrz, dzięki temu wylicza najkrótszą lub najbardziej przepustową trasę.

AlleKurier współpracuje z najlepszymi firmami kurierskimi, które od dawna wykorzystują uczenie maszynowe do planowania tras. Dzięki temu Twoja przesyłka zawsze dotrze na czas, a my możemy zaproponować atrakcyjną cenę. Z nami wyślesz przesyłkę krajową lub zagraniczną, możesz też śledzić trasę przesyłki importowej, aby móc odebrać ją w dogodnej dla Ciebie chwili. Przekonaj się, jakie to łatwe!

Zobacz także: