WSJ: 아마존, 주문 처리 센터에서 손상된 상품을 감지하기 위해 AI 배포

아마존월스트리트저널(The Wall Street Journal)은 가 고객에게 배송되는 손상된 품목 수를 줄이고 주문 처리 속도를 높이기 위해 손상된 제품을 감지하기 위해 창고 전체에 새로운 AI 기반 기술을 도입했다고 보도했습니다.

AI는3X Amazon의 소프트웨어 개발 관리자인 Christoph Schwerdtfeger는 현재 작업을 맡은 창고 작업자보다 피해를 식별하는 데 더 효과적이라고 WSJ에 말했습니다. 해당 기술은 이미 마련되어 있습니다.둘주문 처리 센터와 Amazon은 시스템을 출시할 계획입니다.10북미와 유럽에 더 많은 창고가 있습니다.

피킹 및 포장 과정에 AI가 삽입되었습니다. 작업자가 주문을 위해 품목을 선택하고 상자에 넣은 다음 이미징 스테이션을 통해 이동합니다.이전에는 이미징 스테이션의 역할이 올바른 제품이 선택되었는지 확인하는 것이었지만 이제는 품목의 손상 여부도 검사합니다. 손상된 품목이 감지되면 해당 상자는 작업자에게 전달되어 해당 품목을 추가로 검사하고 이행 프로세스를 계속 진행하거나 손상된 제품을 교체합니다. Schwerdtfeger는 AI가 손상된 품목과 손상되지 않은 품목의 이미지에 대해 훈련을 받아 차이를 감지하고 완벽해 보이지 않는 제품에 플래그를 지정할 수 있다고 말했습니다.

Amazon Robotics의 응용 과학 담당 이사인 Jeremy Wyatt에 따르면 손상 여부를 확인하는 것은 작업자에게 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다. 그는 WSJ에 "분명히 희귀한 것을 찾고 있고 주 업무가 아니기 때문에 인지적으로 까다로운 일입니다."라고 말했습니다. " Amazon에서는 다음보다 적을 것으로 추정합니다.1,000명 중 한 명취급하는 품목이 손상되었지만 회사가 대략적으로 처리한다는 점을 고려하면 여전히 합산됩니다.80억매년 패키지.

광고

특히 복잡하고 비용이 많이 드는 공급망 분야에서 비즈니스 전반에 걸쳐 비용, 마찰 및 비효율성을 줄이기 위해 AI를 찾는 것은 Amazon만이 아닙니다.월마트또한 주문 처리 센터의 자동화 기능을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다.앨버슨스'Afresh Technologies와의 새로운 파트너십을 통해 식료품점은 음식물 쓰레기를 줄이는 데 도움을 주고 있습니다.

마법의 컨베이어 벨트: 공급망(The Magic Conveyor Belt: Supply Chains)의 저자인 MIT 교수 요시 셰피(Yossi Sheffi) 박사. AI, 그리고 업무의 미래(AI, and the Future of Work)는 Retail TouchPoints에 AI의 소비 및 사용에 대해 말했습니다.수백만서로 다른 데이터 포인트의 비율은 그 가치의 핵심 요소이며 AI 기반 솔루션이 IoT 센서 및 가시성 소프트웨어와 함께 작동할 때 더욱 배가됩니다.