仓库物流领域的 AI

仓库物流,具体为“内部物流运营”,是集成、自动化和管理运营或配送中心的产品流的艺术。NVIDIA 的 GPU 助力 AI 解决方案为供应链提供一定程度的意识。借助智能视频分析机器人、自动化和管理,运营变得更加高效,流程吞吐量加速,并且仓库机器人可提供端到端可见性,从而提高订单拣选、包装和配送的准确性。

 

用于包裹处理的机器人

商店售货员代表着零售企业的门面。为更大限度地延长面向客户的时间,零售商正在努力减少其在非面向客户的任务(如库存盘点)上花费的时间。大型零售商正使用机器人技术,根据优先级和部门来卸载和分拣商品、检查库存水平、更正货架位置和确保价格准确。

为解决产品规模和多样性带来的吞吐量挑战,各公司使用边缘计算来检测、分类、估算尺寸和放置包裹,自动调整传送带速度,以及优化机械分拣。这有助于更大限度地减少产品损坏和机器宕机时间。

大型分发网络的路线优化

仓库和制造中心正在借助 AI 助力的机器人解决产品流的巨大复杂性。这些机器人利用功能强大的深度神经网络,处理感知、分割和姿态估计,以感知环境、检测物体、自主导航和移动物体。市场领导者通过提高吞吐量、按订单定制和差异化客户体验来扩大其竞争优势。

NVIDIA Isaac™ 机器人平台使宝马集团能够使用 AI 技术创新工厂物流,轻松管理新车型和配置,从而满足客户需求。通过此方法,其可以在同一产品线上更快地生产出高品质、高度定制配置的汽车。

 

到户配送解决方案

交通、施工和天气等多个因素会影响到户配送。使用从 GPS 数据到天气预报等各种来源的实时数据,可以优化路线,从而显著影响燃油、人员和其他间接开销成本。除此之外,通过使用由 GPU 提供动力支持的智能解决方案优化路线,运输公司还可以提供更准确的交付窗口,提高对客户的服务水平。这能够逐步提高信任度,尤其在客户拥有一系列选项来发送和接收重要包裹时,至关重要。

NVIDIA ReOpt™ 助力开发者利用更大的数据集和更快的处理速度,通过动态重选路线、模拟以及在仓库中和道路上的次秒响应时间等新功能,优化到户配送。

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