1. 连接
所有设备、机器、传感器和平台是否都已连接并可检测，以便跨站点进行 AI 控制？
人工智能和数字化会改变您的仓库运营吗？ 绝对地。 这些转变能否保证邮政/包裹和第三方物流供应商（3PL）获得更好的效率、准确性和客户成果？ 如果没有首先对数据和操作采取战略性和整体性的方法，这是不行的。
仓库管理中的人工智能已经重塑了具有前瞻性思维的运营领导者做出决策、分配资源和应对波动的方式。 但人工智能的成功几乎完全取决于很少成为头条新闻的基本要素：网络基础设施、数据策略以及重新思考运营的意愿。
在您能够计算仓库管理中人工智能的成果之前，您的操作必须准备好连接、情境化和根据数据采取行动。 并且您的数据必须完整且正确。
首先要建立正确的数字基础。
人工智能战略必须优先于其他一切
许多邮政/包裹提供商和第三方物流公司只有在部署停滞或完全失败后才意识到他们的网络尚未准备好支持人工智能： 自动导引车 (AGV) 失去连接、数据孤岛持续存在或分析落后于实时需求。
选择一种人工智能工具并设计您的网络以满足该特定工具的要求是有风险的。 人工智能工具正在以惊人的速度发展。 今天的尖端技术明年可能就会被视为遗留技术，导致您的网络无法满足未来的需求或适应新的机遇。
首先关注业务需求
更明智（且更安全）的做法是，在决定采用哪种 AI 平台之前，先关注仓库的业务需求。 换句话说：您想改进或改变货物运输方式、订单履行方式或客户服务方式吗？
对于邮政/包裹提供商和第三方物流 (3PL) 来说，这些改进可能如下所示：
- 更准确的预测，为需求激增做好准备
- 可扩展的产能，可使产量与产量波动保持一致
- 具有弹性的运营，可以抵御劳动力短缺或库存问题等干扰
- 提高客户透明度，提供准确的订单状态
- 通过预测性维护减少停机时间
只有在确定了业务优先级之后，您才准备好规划仓库管理中的人工智能如何以及在何处融入您的运营路线图？ 除非你能回答以下问题，否则不要轻易行动：
- 我们的人工智能战略是什么？
- 我们希望人工智能做什么？
- 我们想在人工智能领域走多远？
首先明确你希望 AI 做什么。 然后，谈谈你将如何实现它。
您在此阶段设定的目标有助于确定您所需的数据需求和网络基础设施，确定您的数字基础是否可以支持仓库管理中的人工智能并进行扩展。
数据必须可供人工智能使用且可操作
每个现代仓库都在从越来越多的系统中产生大量数据：智能传送带、自主移动机器人 (AMR)、基于云的订单跟踪器和 PLC。 这些数据构成了操作可视性、异常检测和资源规划等基本任务的基础。 但仅有数据还不足以实现人工智能。 为了释放其潜力，来自这些来源的数据必须统一和情境化，这是一项极具挑战性的任务。
为什么数据上下文如此重要
在典型的电子商务履行中心，高速分类、快速移动存储分配和履行同时运行并跨多个系统进行交互。 该过程的每个步骤都会生成并需要大量数据。 为数据添加上下文，以便您能够理解它所告诉您的内容，这是在当前做出快速、准确、关键业务决策并在中断发生之前进行预测的唯一方法。
仓库管理中人工智能的真实案例
想象一个跟踪包裹移动的传送系统。 原始数据可以指示皮带电机是否正在运行以及包裹是否存在，但其价值也仅此而已。’ 同时，情境化数据将传送带状态和实时订单数据与 AMR 定位和预期交付 SLA 结合在一起。 当系统在次日交货截止时间之前检测到分拣机上的积压货物不断增加时，它可以自动重新安排任务或提醒工作人员，避免货物延误并兑现服务承诺。
相比之下，孤立数据或原始数据只会在停机或错过窗口后（即失去价值机会时）触发反应。
您的仓库需要实时收集、编排和情境化的数据越多，对网络’的带宽、延迟和可扩展性的要求就越大。
如果您的网络无法’无缝连接构成您运营的每个传感器、软件平台、系统和机器，那么您将’无法以 AI 所需的速度和规模收集或情境化数据。
网络是仓库管理中人工智能的推动者
有弹性、可扩展的网络为您的运营提供支持。 基于统一的 OT 和 IT 网络基础设施创建坚实的数字基础，使您能够在统一模型中将数据情境化。 它还为您提供灵活性和可扩展性，以便轻松应用任何类型的 AI 工具，从而可以在仓库管理中实施 AI。
统一网络的价值
统一的网络确保您的技术解决方案能够发挥最佳性能。 例如，考虑 仓库执行系统 (WES)。 WES 要求所有组件和数据流连接到一个中心位置，以便它可以实时协调、同步和优化整个仓库的每个流程。 一旦网络基础到位，仓库领导者就可以利用持续的可视性、控制力以及根据情况变化调整策略和运营的能力。
您的网络是否已准备好处理仓库管理中的人工智能？ 首先询问这些基本问题。
2. 一致性
数据是否以一致、结构化和可访问的格式流动，还是要与集成和孤岛作斗争？
3. 性能
您的网络是否具有足够的带宽和延迟来跟上实时决策？
4. 安全性
您的系统能否支持内部运营和外部合作伙伴之间的安全、实时数据共享？
5. 可扩展性
随着数量和数字复杂性的增长，您的网络能否扩展和适应？
Belden 的方法为何有效
对于任何想要保持相关性的仓库或第三方物流来说，人工智能都是不可避免的。 但大多数站点尚未做好准备：他们要兼顾传统的 PLC、数字 I/O、新旧协议、现场总线和以太网以及 IT 和 OT 孤岛。 必须整合这些不同的技术，人工智能才能实现商业价值。
Belden 的完整连接解决方案有助于创建 AI 就绪基础设施，消除技术债务并使您能够与您选择的任何 AI 提供商合作。 我们对运营需求的深刻理解有助于将您的所有平台和技术整合在一起。 我们专注于网络作为您的基础层，帮助您实现一切可能。 有了正确的数字主干，您就可以实时获取、关联和分析每个系统和流程中发生的事情。
通过数字成熟度、网络和 Wi-Fi 评估，我们可以帮助您建立基线，以便您可以进行改进，让您的仓库做好利用人工智能的准备。 然后，当您准备好时，我们可以帮助您创建一个统一的网络环境，以便您可以捕获和情境化有价值的数据来提供给 AI 工具和模型。
我们构建了一个统一的、支持人工智能的网络，将您的所有仓库数据情境化，使邮政/包裹和 3PL 运营的数字化转型变得真实、有弹性且可扩展。
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