3 วิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ตอบสนองต่อการหยุดชะงักได้อย่างรวดเร็ว

   เมื่อพื้นที่ต่างๆ ทั่วโลกเริ่มปรับตัวเข้ากับการระบาดใหญ่ เช่นเดียวกับพื้นที่อื่นๆ อีกนับล้าน ครอบครัวและมนุษย์ในปัจจุบันต้องหาทางเลือกอื่นในการซื้อของและซื้อของจำเป็นทำให้การช็อปปิ้งออนไลน์จะง่ายกว่าที่เคย แม้แต่ในเขตเมืองอย่างที่เราอาศัยอยู่ การส่งคำสั่งซื้อก็มีความซับซ้อนน้อยลงและเชื่อถือได้มากขึ้น ซึ่งส่วนหนึ่งต้องขอบคุณหุ่นยนต์และแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากผู้คนจำนวนมากถูกกักกันในบ้าน การจัดส่งอาจล่าช้าไปสองสามวัน แต่ผู้ค้าปลีกส่วนใหญ่สามารถเปิดและส่งมอบคำสั่งซื้อได้

   นั่นเป็นความสำเร็จที่โดดเด่น ในขณะที่ความต้องการเพิ่มขึ้นสู่ระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน คลังสินค้าที่ปฏิบัติตามคำสั่งในทันใดก็ต้องดำเนินการโดยมีผู้คนจำนวนน้อยลงทำงานห่างกันเพื่อรักษาระยะห่างทางสังคม

   ไม่เพียงแต่กับทีมที่ดำเนินการออนไลน์ แต่ยังรวมถึงชิ้นส่วนปริศนาที่ไม่ค่อยมีใครสังเกตเห็น: โปรเซสเซอร์และซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้หุ่นยนต์คลังสินค้าสามารถระบุรูปแบบและเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากกิจกรรมที่เกิดขึ้นรอบตัวพวกเขา หุ่นยนต์เหล่านี้ร่วมมือกับพันธมิตรที่เป็นมนุษย์เพื่อจัดเรียงและส่งคำสั่งซื้อจากคลังสินค้าไปยังทุกมุมโลก

ปลุกกระแสโรคระบาด

   การใช้แมชชีนเลิร์นนิงในคลังสินค้าและโรงงานเพิ่มขึ้นในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา แต่การระบาดใหญ่ของโควิด-19 กลับกลายเป็นการปลุกให้ตื่นขึ้น ความต้องการของผู้บริโภคกำลังเปลี่ยนแปลงเร็วกว่าสายการผลิตในหลายอุตสาหกรรมที่สามารถจัดการได้ บางบริษัทปิดการผลิตเพื่อช่วยลดความเสี่ยงในการติดเชื้อสำหรับพนักงานที่ทำงานใกล้กันในสายการผลิต หากไม่มีพนักงานประกอบผลิตภัณฑ์ การดำเนินการบางอย่างก็หยุดชะงัก

   แต่บริษัทอื่นมีประสบการณ์ที่ดีกว่า ธุรกิจที่ลงทุนในหุ่นยนต์ไร้คนขับที่นำโดยอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง สามารถโต้ตอบอย่างสร้างสรรค์ รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ในภาคคลังสินค้าและการกระจายสินค้า บริษัทที่ต้องพึ่งพามนุษย์ในการขับโฟล์คลิฟท์ถูกกีดกัน ขณะที่บริษัทที่ใช้หุ่นยนต์ไร้คนขับ “ขับเคลื่อน” โดยอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง ทำให้โกดังมีระบบและทำงานได้อย่างรวดเร็ว มีประสิทธิภาพ ปลอดภัยมากขึ้น

   แมชชีนเลิร์นนิงเป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาเพื่อจดจำรูปแบบในข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างโดยรูปภาพ วิดีโอ ข้อความ และคำพูดอิเล็กทรอนิกส์ อัลกอริธึมระบุรูปแบบและเปลี่ยนให้เป็นกฎเกณฑ์ที่กำหนดทิศทางให้หุ่นยนต์ทำการตัดสินใจที่ชาญฉลาด ปลอดภัย และเป็นอิสระ

   อัลกอริธึมยังสามารถแนะนำกลุ่มหุ่นยนต์คลังสินค้าเพื่อรับและจัดเก็บผลิตภัณฑ์ ดำเนินการตามคำสั่งออกแบบท่าเต้น เพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง และส่งมอบสินค้าได้อย่างต่อเนื่องมากขึ้น เป็นเทคโนโลยีเดียวกับที่ช่วยให้รถยนต์ของเรามีอิสระมากขึ้น ซึ่งความสามารถเหล่านี้เกิดขึ้นได้ด้วยการผสมผสานระหว่างโปรเซสเซอร์ ซอฟต์แวร์ และอัลกอริธึมเฉพาะทาง ในบทบาทที่เป็นผู้นำด้านกลยุทธ์และผลิตภัณฑ์โปรเซสเซอร์ที่ Texas Instruments ได้ติดตามแนวโน้มในตลาดอย่างต่อเนื่องและพูดคุยกับลูกค้าของเราเป็นประจำ ต่อไปนี้คือข้อมูลเชิงลึกสามประการที่เกี่ยวกับบทบาทของแมชชีนเลิร์นนิงในวิธีที่เราทำงานและตอบสนองความต้องการของลูกค้า ดังนี้:

1.การลงทุนที่เหมาะสมสามารถช่วยคุณเตรียมความพร้อมได้

   เมื่อธุรกิจมองไปในอนาคต พวกเขาควรพิจารณาลงทุนในแมชชีนเลิร์นนิงที่สามารถคาดเดาความท้าทายได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ธุรกิจตรวจสอบและตีความข้อมูลจากเครือข่ายเซ็นเซอร์และตรวจจับเมื่ออุปกรณ์อาจล้มเหลว เพื่อให้สามารถกำหนดเวลาการซ่อมแซมบำรุงรักษาในเชิงรุกและหลีกเลี่ยงการหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายสูง

 เครือข่ายของเซ็นเซอร์และโปรเซสเซอร์สามารถใช้สำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในโรงงาน ระบบอัตโนมัติในอาคาร บ้านอัจฉริยะ ระบบการจัดการแบตเตอรี่รถยนต์และรถยนต์ และการใช้งานอื่นๆ โดยไม่คำนึงถึงอุตสาหกรรมของคุณ การลงทุนในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ดำเนินต่อไป

2.แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานค้าปลีก

   แมชชีนเลิร์นนิงสร้างผลกระทบไปไกลกว่าโรงงานหรือพื้นคลังสินค้า ในร้านค้าปลีกบางแห่ง หุ่นยนต์จะตรวจสอบชั้นวาง เชื่อมต่อกับระบบการจัดการสินค้าคงคลังบนคลาวด์ และแจ้งให้พนักงานทราบเมื่อสินค้าหมด อยู่ในสถานที่ที่ไม่ถูกต้อง หรือกำหนดราคาไม่ถูกต้อง พวกเขาสามารถระบุการรั่วไหลและแม้กระทั่งทำความสะอาดได้

   ตัวอย่างหนึ่งคือ เครือข่ายร้านขายของชำในจีนที่ใช้หุ่นยนต์เป็นตะกร้าสินค้า รถเข็นอัตโนมัติติดตามนักช้อป หลีกเลี่ยงผู้คนและวัตถุอื่น และสแกนรายการเมื่อวางลงในนั้น

หุ่นยนต์ แมชชีนเลิร์นนิง เติมเต็มออร์เดอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

   ในด้านต่างๆ เช่น การจัดการสินค้าคงคลัง อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถพิจารณาความต้องการของลูกค้าสำหรับผลิตภัณฑ์เฉพาะเพื่อเป็นแนวทางให้หุ่นยนต์ไร้คนขับเพื่อจัดเก็บสินค้าบนชั้นวางใกล้กับท่าเรือรับสินค้ามากที่สุด ซึ่งผลิตภัณฑ์พร้อมสำหรับการรับและส่งมอบให้กับผู้ใช้ปลายทาง เมื่อมีคำสั่งซื้อเข้ามา หุ่นยนต์ไร้คนขับจะทราบทันทีว่าสินค้าอยู่ที่ไหนในคลังสินค้า และเลือกเส้นทางที่สั้นที่สุดและปลอดภัยที่สุดในการเคลื่อนย้ายไปรับสินค้า

   ความก้าวหน้าเหล่านี้ไม่ใช่สิ่งใหม่ ซอฟต์แวร์และโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ช่วยให้เริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาการหุ่นยนต์ได้ง่ายขึ้น ในบางกรณี ระบบหุ่นยนต์ที่มีเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงสามารถจ่ายเองได้เพียงหนึ่งปีหลังการติดตั้ง กุญแจสำคัญในการทำให้แมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาการหุ่นยนต์เป็นกระแสหลักมากขึ้นคือ การพัฒนานวัตกรรมที่ใช้งานได้จริงในราคาประหยัด

   หุ่นยนต์กำลังเปลี่ยนจากนิยายวิทยาศาสตร์เป็นวิทยาศาสตร์ผ่านการเรียนรู้ของเครื่องจักร พวกเขาสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็วเพื่อการเปลี่ยนแปลง ลดต้นทุน และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ผู้ผลิตและบริษัทลอจิสติกส์ที่ไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงและสร้างระบบที่คล่องตัวมากขึ้นจะล้าหลังมากกว่าบริษัทที่เปิดรับเทคโนโลยีนี้

   สรุปได้ว่า ผู้คนได้ตระหนักถึงการใช้แมชชีนเลิร์นนิงมากขึ้น เนื่องจากการประสบกับปัญหาโรคระบาด COVID-19 ผู้คนหันมาใช้งานจะเห็นได้ตามร้านค้า ห้างสรรพสินค้า บริษัทต่างๆ เป็นต้น เริ่มหันมานิยมใช้แมชชีนเลิร์นนิง เพราะสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ตอบสนองต่อการหยุดชะงักได้อย่างรวดเร็ว การทำงานง่ายขึ้น สะดวกสบาย ปลอดภัย และมีประสิทธิภาพ ซึ่งในอนาคตเราจะได้พบกับการทำงานด้วยแมชชีนเลิร์นนิงอย่างเต็มรูปแบบอย่างแน่นอน

ที่มา: https://www.cobottrends.com/machine-learning-help-companies-robots-react-quickly-disruption/