物流自動化への人工知能導入の大きな影響

自動化はテクノロジーを利用して、人間がより多くのタスクを完了できるようにします。

物流の自動化をあらゆる環境に統合することは困難を伴います。反復的なプロセスを電動コンベア ベルトに置き換えるだけの簡単なものから、職場に協調型ロボットや自律型ロボットを導入するだけの複雑なものまで、さまざまな場合があります。

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ソリューションが相互接続され、プロセスの他の段階に対する理解が深まるにつれて、自動化された各要素の効率が向上します。エッジ AI を使用して物流自動化を再定義します。 AI をネットワークのエッジに配置することによるメリットは、電力、環境の動作条件、ロジスティックス上の場所、エッジで推論を実装するために使用可能なスペースなどのリソースの可用性とバランスを取る必要があります。システム内のネットワーク遅延によりソート処理が遅くなりますが、エッジ コンピューティングによりこの潜在的なボトルネックを排除できます。人工知能の導入は、物流自動化に使用されるハードウェアとソフトウェアに大きな影響を与え、潜在的なソリューションの数は増加しています。

AI モデルのトレーニングに通常使用されるソリューションは、ネットワーク エッジでの展開には適していません。トレーニング処理リソースは、電力やメモリなどのリソースが事実上無制限であるサーバー向けに設計されています。

代わりに、開発者はエッジ AI の展開と最適化された異種ハードウェア ソリューションに特化したサービスを開発しています。現在、AI アプリケーションに真に最適なソリューションを提供する単一のアーキテクチャは存在しません。

この傾向は、複数のデバイスの同質構造を使用するのではなく、さまざまなハードウェア処理ソリューションが連携するように構成された異種アーキテクチャを示しています。すべてのデバイスは同じプロセッサをベースとしているため、特定のタスクに適切なソリューションを提供したり、特定のデバイス上で複数のタスクを統合したりすることが可能になり、スケーラビリティを高めてワット/ドルあたりのパフォーマンスを最適化する機会が提供されます。

同種のシステム アーキテクチャから異種処理に移行するには、ソリューションの広範なエコシステムと、ハードウェア レベルとソフトウェア レベルの両方でこれらのソリューションを構成するための成熟した機能が必要です。これらのベンダーはエッジ コンピューティングのソリューションを提供し、エッジ コンピューティングと連携してスケーラブルで柔軟なシステムを開発しています。

エッジ AI などの新しいテクノロジーを導入する場合、基盤となるプラットフォーム (ソフトウェア、プロセッサなど) を「アップグレード」する機能が特に重要です。通常、プロセッサとモジュール テクノロジの新しい世代では、ネットワークのエッジで実行される推論エンジンの電力とパフォーマンスのバランスが改善されるため、パフォーマンスと電力の向上をすぐに活用して、物流自動化システム全体の混乱を減らすことができます。

柔軟性を高め、ベンダー ロックインを減らすために、ハードウェア レベルでモジュール アプローチが開発され、あらゆるソリューション内のハードウェア構成がより柔軟になりました。