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彩神彩票精品课堂:AI世界里的物流将是什么样子

作者:尹军琪 时间:2020/09/29 来源:彩神彩票智能科技

        一、现在的物流世界

        现在的物流技术与过程,我们可以从几个维度去看一看。

        1.工厂物流(或制造业物流)

        工厂的订单履行基本是从采购和生产计划开始,到成品入库和发货为止。在接到订单后,需要设计好产品,然后按需采购原料,原料入库储存,按设计生产(原料供货到车间),产成品入库储存,最后把成品交给用户。大致过程如此。

        按单生产和预测生产会有一些不同。但过程大同小异。大致如下:

        ? 市场分工是比较明确的。谁生产什么,需要怎样的厂房和设备,并不是一件随意的事。

        ? 其次,产品设计以计算机辅助设计为主,对人的技能要求比较多。对设计人员的专业水平要求比较多。产品需要不断迭代升级,产品问题会层出不穷。

        ? 采购与需求之间往往有较大差异,采购渠道相对比较固定,没有太多的时间去进行全面客观的比较。

        ? 原料的到货运输方式多样化,人工装卸为主,自动装卸已经在个别行业推广,机械手码垛开始应用,立体库储存已经成为首选。

        ? 生产配料以人工为主,辅之以计算机系统管理,以及输送机、AGV等系统完成自动配送。

        ? 生产过程以机器生产为主,人工介入为辅,但也有例外的情况。

        ? 成品下线后的入库,逐渐以自动化为主,如机械手码垛,立体库自动储存等,但很多(70%以上)还是以人工作业为主。

        ? 计算机管理库存。可能有缺料的预警系统。

        ? 可以支持个性化的需求,但并非主流。

        ?  随着产品的不同,生产周期从数周到数月不等。

        2.商贸流通领域的物流

        ? 运输方式多样化,水运、汽运、火车、飞机是主要工具。单元化物流开始应用。GPS大量应用。订单的在线跟踪已基本实现。

        ? 装卸货以人工为主,自动化辅助装卸开始应用(伸缩皮带机,码垛机器人)。

        ? 储存多样化,自动化立体库等多种自动化储存方式大量应用。

        ? 订单的拆零率越来越高。即使是2B的订单也是如此。平台化的销售模式成为主流。

        ? 自动化拣选、自动包装技术开始应用。

        ? 计算机管理库存。支持多仓库运行,支持仓库之间的临时调拨。

        ? 运输管理系统逐渐成为普遍现象,在线跟踪已经实现。

        ? 小的运输公司逐渐淘汰,空载率逐渐降低,但依然难以达到要求,单元化技术应用逐渐展开。

        ? 超载现象依然严重,事故难以杜绝。

        ? 自动驾驶还没有提上议程。

        3.电子商务物流

        ? 电商行为已变得非常普及,人们的购物习惯发生根本性改变。

        ? 电商物流变得很发达,自动化物流技术得以全面应用。

        ? 仓库内的订单的履行速度加快,订单被实时的分配到离目标最近的物流中心。

        ? 仓储自动化技术全面应用,大型和超大型物流中心逐渐增多。

        ? 订单越来越多,每天全国有多达2亿个快递包裹。分拣中心越来越多。自动分拣技术普遍采用。

        ? 订单越来越小。

        ? 最后一公里已经有一些解决办法,包括快递柜的普及应用,但仍然以人工配送为主。

        ? 计算机应用非常普及,功能越来越强大。各种新技术全面应用。

        ? 面向个人的精准销售模式已经在逐渐实现。

        4.  突变的前夜

        越来越多的迹象表明,计算机对物流技术的影响已接近临界。自动化技术已经达到非常高的水平,很多新概念已经提出,并且各种问题的提出和解决越来越快,这将对物流技术产生根本的影响。

        而影响最大的是AI的进化。人工智能已经开始走进人们的生活。这就是以智能手机、自动驾驶、自动翻译、智能家居、智能机器人、大数据,云计算等构成的一个巨大的AI场景。

        对物流系统来说,用户的体验很重要,更快捷,更方便,更安全是用户的需求,个性化变得越来越普遍。而企业追求的是更高的效率和更低的成本。所有这一切,都会在AI的应用中找到答案。

        种种迹象表明,人类已经进化到AI的前夜。

        二、AI的威力有多大?

        要阐述AI的巨大作用,可以看看其在棋类运动的作用。因为这是最直观和最成熟的应用案例。

        1. 还记得围棋ALPHA GO吗

        2016年3月,在韩国进行一场别开生面的比赛,由计算机ALPHA GO1.0对阵韩国棋手李世石九段。最终计算机以4:1获胜。

        在此之前,没有人认为,计算机一定会取得胜利。但在此次比赛之后,人们改变了看法。特别是2017年,中国天才棋手柯洁以0:3完败给ALPHA GO2.0后,再也没有人怀疑计算机的能力。事实上,人类再也没有人赢过ALPHA GO了。

        在柯洁比赛后,全世界的围棋顶尖高手集体与ALPHA GO下了60盘棋,结果是0:60败北。与李世石的比赛不同的是,这60盘棋无一例外是在短短的几十步以后就已经明显不行了。人类棋手在ALPHA GO面前,几乎是不堪一击。其差距大致在让2~3子之间。这是一位九段顶尖棋手与业余高手之间的差距。

        很多人不理解为什么会发生这一结果。因为围棋界的顶尖高手们,他们下棋的漏洞已经很少了,怎么会在短短的几十步就显出败象,并且毫无还手之力呢?难道计算机就没有任何漏洞吗?

        其实明白计算机原理的人都知道,一旦计算机的能力超过人类,就永远无法追赶。尽管计算机不是每一步棋都完美无缺,但它的计算是以“胜率”作为基础的。当人类下出一步棋以后,计算机会计算一遍胜率,同时它会在胜率比较高的下一步中,选择落子。不可否认,人类也会下出完美无缺的棋,但很难在一盘棋中保持几百手都不犯错误。尤其在纷繁复杂的局面面前,人类的计算力和判断力是完全无法与计算机相提并论的。一步小小的错误,就足以断送一盘棋。正所谓“一着不慎,满盘皆输”。

        2. 现在的ALPHA GO有什么表现

        输了棋的人类,终于改变主意,拜计算机为师。现在计算机系统已经成为各专业棋手的唯一老师。几千年来的围棋理论,被计算机重新定义,并且毫无争议。

        可以说,人类几千年的积累,比不上计算机几年的积累。这是计算机的可怕和厉害之处。

        人们好奇,如果两台计算机对弈,结果会如何呢?事实上,在ALPHA GO研制的过程中,计算机完成了几千万次对弈,其中主要是与自己对弈。以验证非常复杂的算法。如果分析计算机的棋谱,我们可以发现,其与人类的围棋理论既有相似之处,也有大相径庭的地方。人类的思维方式因计算机而大为改变。

        有意思的是,计算机自己对弈也会分出输赢,有时是先手输,有时是后手输,并且每一盘的棋谱也不一样。这就说明,计算机下的棋也并非“最优”。还有一点就是,双方的“胜率”非常接近,且交替改变,并不会出现一边倒或脆败的局面。

        ALPHA GO 是人类第一次推出具有“智能”的计算机系统,其实,这种“智能”也仅仅是一种优化算法而已,与真正的人类智能还是相去甚远。为什么这样说呢?这是因为所谓的“智能”或“智慧”,从其定义来说,要具备“感知、分析、决策”的能力,一般来说,人们将“感觉、记忆、回忆、思维、语言、决策、行为”的整个过程称为智能过程。计算机到目前为止,其感觉是片面的,其思维和行为是受程序代码控制的,而非完全自主的。

        优化目标很重要。做过优化设计的人都会知道,所谓的最优解往往并不存在或很难求解,所以,计算机的每一次运算,如果都要求求解最优解,可能一方面要耗费很长时间,另一方面,很可能无解,会造成无限等待。因此,我们有理由认为ALPHA GO在计算时,并不一定要求解最优解,而是只要找到一个“较优”的解即可。而这个“较优”的解,只要符合几个条件即可:其一是尽可能提升“胜率”,第二是尽可能保持“胜率”大于50%,这样即可以立于不败之地,第三是尽量简化过程,把变数降低到最少,第四是如果无法达到前面两点,也不要超时。据说李世石赢了ALPHA GO的那盘棋,在李世石下出“神之一手”时,ALPHA GO也做了“长考”,其实,它已经找不到满足以上前面两个条件的解了,只是在即将超时时,胡乱下了一手而已。还有一点,就是我们经常看到,计算机“遇强愈强”,而在局面领先后,并不急于赶尽杀绝。因为对它而言,找到了一个“次优”的解即可。显然,对于人类而言,不要死记硬背计算机的招数和招法,尤其是在计算机局面领先时,因为这时计算机也往往会下出一些缓手。有些人对此过度解读,认为计算机有智能,会手下留情,其实是自作多情而已。

        三、AI应用到物流

        1.AI应用到物流的场景和作用

        对物流系统来说,AI不仅仅是自动化,而是智能化的全面应用。

        ? 对物流规划的指导

        AI对物流的改变的第一步将是在设计层面。AI将提供基于多目标优化的多种方案的设计及比较,提供系统仿真和数字孪生(虚拟现实)技术,这已经是目前人类所无法达到的高度。人类的作用,是提供各种需求、限制和条件。

        ?  对采购的管理

        在采购层面,AI可以考虑的参数要比人类多得多,不仅仅是现有库存的多少,它会提供诸如材料产地的情况,供货周期测算,采购时机建议,价格比较,运输方式,储存方式等一些列优化结果。在AI的管理下,未来实现“零库存”应不是奢望。

        ? 对库存的管理

        基于AI的库存管理,要比我们现有的所有技术都会更加优化。自动化和无人化将是常态,且占比将大幅度提升。包括基于无人化的装卸货作业、库位建议、自动拣选、自动分拣、自动包装等。可以设想,未来的收货将直接为发货服务,拣选会变得相对简单。可以完全实现FIFO先进先出或定制化作业。“安全库存”的概念将仍然适用,但内涵会有很大变化。死库存问题将得到彻底解决。人们更多的精力不是在操作,而是在管理和维护。由于采用AI进行仓库设计,仓库的形态将会发生根本改变。包括仓库的高度,月台等传统设计理念将会发生大的改变。

        ? 对订单的执行

        AI在订单履行过程中的作用,包括多仓系统的订单调度,多仓之间的调拨,订单的分配,订单执行时间管理,订单执行过程跟踪,与运输系统间的互动(如车辆调度),与仓库之间的互动(如站台管理)等。一方面,如何根据优化目标(多目标优化,时间,费用,满足度等,对不同订单,优化目标并不一致)确定订单履行的路线;另一方面,订单履行过程中的监控和可视化。这是订单履行过程的重点内容。

        ? 运输过程的管理

        车辆资源共享高效匹配,单元化物流全面实施。物流专线有望建成,自动驾驶将成为现实,GPS全程覆盖,全程冷链得以实现,超载和违章将彻底杜绝。货物安全大大改善。

        ? AI与自动化

        对物流来说,AI需要自动化,但AI不是自动化。很多人对此有误解,常常把自动化等同于智能化和AI,甚至把某一项技术应用理解为AI,如AGV,无人机等,这是错误的。其实,自动化只是AI的一部分,甚至只是很小的部分,是属于执行层面和作业层面的工作,有时它甚至并非是必需的。AI更大的功能在于决策,在于优化系统。就像我们下棋,关键的是如何决策走下一步,而非怎么移动棋子。

        2.AI应用到物流将是一个必然的过程

        比起第一次工业革命(以蒸汽机为代表的工业制造)和第二次工业革命(以电气为代表的工业制造),计算机技术(包括数据库技术,网络技术,通讯技术等)对人类的改变将是前所未有的,颠覆性的。这是到目前为止的结论。

        展望未来,计算机技术的不断升级,从互联网到移动互联网,再到物联网,计算机技术的发展还没有出现停歇或被取代的迹象,以服务器、云计算、智能手机和各式机器人为代表,人工智能的技术路线和巨大作用已经逐渐显露出端倪,必将推动人类的发展和变革达到一个新的高度。

        我们有理由相信,当AI进入物流,物流效率将会极大的提升,而浪费将大大减少。对纷繁复杂的局面,AI将提供一个恰到好处的解。AI应用到物流技术应是不可避免和水到渠成的事情,让我们拭目以待。

        3.AI的应用会有一个渐进的过程,会不断迭代和进步,并且要持续很长时间

        AI概念自上世纪50年代提出以来,虽然在理论上做了多方面的探索,但却并未取得理论和应用方面的实质性突破,甚至一度走入死胡同。随着计算机技术的不断发展,计算速度越来越快,存储技术、通讯技术、数据库技术等出现了革命性的突破,直到智能手机的出现,特别是ALPH GO的出现,人类才似乎找到了AI的应用突破点。从这一点看,任何技术都是遵循不断迭代发展这样一条基本路线前进的。虽然AI似乎找到了一个突破口,例如在语言翻译,汽车导航,路径优化,棋类运动等方面得到了一定应用,并取得了意想不到的效果。但未来的AI如何发展,人类还缺乏明确的思路。

        同样,AI应用于物流技术与管理,到目前为止,还停留在初级水平,但AI的巨大作用已经初现端倪,并且毋庸置疑。我们看到,现在人类无论出行还是支付,都已经离不开智能手机,各种智能家居产品层出不穷。终有一天,世界将是AI主导的世界,物流也将是AI主导的物流。