TGA Tags:#IndustrialAutomation#AIOptimization#LogisticsEfficiency
Yokogawa Mengotomatisasi Perencanaan Pemuatan Truk dengan AI
Yokogawa Electric Corporation yang berbasis di Musashino City, Tokyo, berhasil melakukan proof-of-concept (PoC) melalui anak perusahaannya, Yokogawa Digital Corporation, untuk Hokuetsu Logistics, anak perusahaan Hokuetsu Corporation yang berbasis di Prefektur Niigata. Dengan menggunakan AI perencanaan pemuatan miliknya, Yokogawa meniru proses mental artisan veteran, mengotomatisasi aktivitas yang secara tradisional bergantung pada pengetahuan manusia.
Tantangan dalam Perencanaan Pemuatan Tradisional
Hokuetsu adalah perusahaan produk kertas dan pulp yang rencana pengirimannya berada di bawah banyak batasan. Bentuk produk, kendaraan, permintaan tujuan, dan beban kerja pengemudi harus dipertimbangkan oleh perencana. Teknologi optimasi konvensional kewalahan oleh skenario kompleks, membuat pelatihan penerus sulit dan perencanaan pemuatan melelahkan. Semua faktor ini menegaskan kebutuhan akan solusi berbasis AI yang lebih bijaksana.
Bagaimana AI Meniru Keahlian Artisanal
Sebelum AI dikembangkan, para ahli Yokogawa melakukan survei mendalam terhadap artisan veteran untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana mereka membuat keputusan dan lingkungan di dalam toko. Informasi ini digunakan untuk merancang AI unik yang mampu meniru cara berpikir manusia, yang dikenal sebagai "proses berpikir Takumi," guna memastikan pertimbangan kompleks seperti kategori barang, batasan kendaraan, dan rute pengiriman dioptimalkan dengan cerdas.
Hasil Utama dari PoC
AI mengurangi waktu perencanaan secara drastis: satu rencana pemuatan kini memakan waktu kurang dari 10 detik, bahkan dengan batasan yang sulit. Sistem secara efektif mengelompokkan tujuan pengiriman untuk meminimalkan kelelahan pengemudi dan secara cerdas mengurutkan beberapa pemberhentian. Ini menunjukkan bahwa "pertimbangan" ala manusia memang dapat berhasil dimasukkan ke dalam perencanaan logistik berbasis AI.
Meningkatkan Skala Mekanisme AI
AI Yokogawa melampaui optimasi karena mensimulasikan intuisi dan pengalaman manusia. Dengan menambahkan strategi artisan ke algoritma, sistem mengoptimalkan kepraktisan dengan efisiensi untuk menghasilkan rencana yang menghormati batasan operasional sekaligus memperhatikan kepedulian manusia. Ini adalah tolok ukur otomatisasi logistik industri.
Prospek dan Dampak Masa Depan
Dengan penerapan AI ini, Yokogawa bertujuan untuk meningkatkan efektivitas operasional dan memfasilitasi sistem logistik yang berkelanjutan. Perusahaan dapat menyesuaikan AI dengan konteks spesifik mereka, secara signifikan meningkatkan produktivitas sambil mengurangi tenaga kerja manusia di pusat logistik. Teknologi ini merupakan langkah menuju otomatisasi cerdas yang berfokus pada manusia dalam operasi pabrik.