设计完美仓库的先进算法

业务重点

公司产生的信息量的增加刺激了新的应用程序和方法的开发，这些应用程序和方法能够管理非常多样化的数据并有效地分析它们。机器学习是人工智能的一个分支，在先进算法的帮助下，可以解释数据来创建预测，以改进流程和应对挑战。Interlake Mecalux的技术团队采用算法和机器学习来提高物流流程的效率，如需求预测、库存管理和仓库设计。

物流流程旨在为客户提供快速的服务，并在正确的时间将准确数量的货物运送到正确的地点。然而，这些过程可能会受到消费趋势变化或其他外部因素的影响。公司开始利用技术来识别供应链风险并采取措施将其后果降至最低。

最有潜力的预测系统之一是机器学习．这一人工智能领域使用先进的算法来处理大量信息并识别模式。通过不断重复这一分析，系统完善其性能，直到获得更准确的结果。根据研究研究机器学习和深度学习德国Würzburg大学的教授说:“机器学习解决高级问题的能力，通常被称为人工智能(AI)，是基于生成预测、规则、答案、建议或类似结果的分析模型。”

机器学习包括应用算法，从数据中迭代学习，使计算机系统能够发现隐藏的见解和复杂的模式。

在物流方面，根据一份来自麻省理工学院运输与物流中心，机器学习可应用于供应链，以进行适当的需求规划和自动化操作，如库存控制和组织订单配送路线。

Interlake Mecalux如何利用机器学习

在增强客户的仓库时，Interlake Mecalux利用一个数据分析平台，其机器学习算法能够得出结论并提出建议，以满足任何物流需求。

利用设施的历史数据，算法可以预测机器的行为、趋势和吞吐量。基于客观数据，本文提出了物流预测高度可靠，便于业务战略决策。

Interlake Mecalux采用自动化机器学习过程AutoML来分析部分仓库数据，以寻求最佳的业务决策。一旦分析完成，高级算法就会将预测结果与其他数据进行比较，以确定其故障率。这是因为任何预测都受到一系列制约因素和备选方案的制约。例如，一家公司可能需要增加每日订单的数量。要做到这一点，它可以做出几个同样有效的决策:增加sku的数量，优化操作人员的移动，实现a仓库管理系统，或投资于pick-to-light设备。

AutoML - Interlake Mecalux采用的自动机器学习过程-分析部分仓库数据，以寻求最佳的业务决策

Interlake Mecalux用于预测仓库未来需求的自动机器学习系统收集了大量不同类型的数据。这些包括搬运设备的移动、机器进行活动所花费的时间(例如，在堆垛起重机的情况下，产品储存)、正在进行的流量、每天收到的货物数量和发出的订单数量，以及准备的订单类型。

Interlake Mecalux开发的机器学习系统是可扩展的:可以添加额外的数据、指标和预测元素，以应对当前的物流挑战并预测未来的需求。为每个客户管理数千万条数据，提供更详细的分析，考虑更多的变量和场景。预测系统被输入新的数据，以自动改进自身，并检测仓库中可能的改进。

Interlake Mecalux的算法如何处理这些数据?Interlake Mecalux的机器学习工具执行四个主要功能:

• 从数以百万计的数据中选择相关的信息进行每次分析，丢弃不必要的数据，以获得可靠的预测。
• 提取特征来定义工作假设。
• 迭代不同的模型和算法，调整它们的超参数，直到选择最佳选项。
• 建立并使用最好的模型来做出所有的预测。

Interlake Mecalux采用的机器学习系统评估数据和模型，直到为每个仓库选择最佳预测。如果建立的参数随时间变化，系统将自动更新，以继续适应所有供应链所经历的动态发展。

仓库数据可用于以下预测:

• 需求预测．时间序列和多元回归模型可以用来预测短期、中期和长期的需求。有了这些信息，就有可能计算出适当的库存水平，以便毫不延误地准备订单。
• 调度计划．预测发货所需的时间有助于提前组织工作，加快和简化订单分配。
• 库存管理．库存预测计算产品售罄前的剩余天数。有了这些信息，企业可以执行一些操作，例如在ERP系统中生成更多产品的购买订单。bob手办官网

对于Interlake Mecalux来说，机器学习的目标是自动创建预测，以促进客户的供应链。通过分析客观数据，物流经理可以对其设施提出战略改进，以利用所有仓库资源。

预测未来的算法

当公司需要现代化以优化流程，适应市场的演变，并提供更好的客户服务时，机器学习构成了促进决策的战略工具。

在物流领域，预测分析具有巨大的潜力:它可以评估当前的商业模式，并在必要时对其进行全面改革，以应对市场变化。

仓库产生大量的信息。因此，Interlake Mecalux的算法旨在支持商业决策，帮助企业供应链平稳高效地运行。