为灾难性变化做好准备 使用机器学习的三种方式：支持注重敏捷性的企业
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1.前言
当全球大流行病开始时，网上购物变得比以往任何时候都容易。随着越来越多的人呆在家里，交货可能会延迟几天，但大多数零售商都能够保持营业并交付他们的产品。
这个业绩记录令人震惊。需求的增长速度比以往任何时候都快，处理订单的仓库不得不减少工作人员并减少距离以保持社交距离。
让我们不仅关注实践在线操作的团队，还要关注处理器和软件中很少有人照顾的小部分。也得益于处理器和软件，仓库机器人可以识别模式并不断从周围发生的活动中学习。这些机器人与人类合作处理订单并将产品从仓库发送到世界各地。
2.机器学习
过去几年，机器学习在仓库和工厂中变得越来越流行，但这种流行病是一个重要的催化剂。很明显，对于许多行业的生产线来说，消费者的需求变化太快了。一些公司已经关闭，以降低在装配线上密集工作的员工感染的风险。由于没有工人来组装产品，一些任务不得不暂停。
然而，投资于由机器学习算法驱动的无人机器人的运营商能够快速、创造性地和高效地做出响应。例如，在仓储和配送领域，依靠人类操作叉车的公司已经失去了机会，而使用由机器学习算法“操作”的无人机器人的公司仍然强劲。
机器学习是一种人工智能形式，旨在从数字化图像、视频、文本或音频信息生成的大量数据中识别模式。算法识别模式并将模式转换为规则，以指导智能机器人做出自主、安全和可靠的决策。例如，在装配线上，您将能够以正确的应力将固定铆钉安装在正确的位置。或者，该算法可以指导一组仓库机器人接收和存储产品、指导订单履行、保持最佳库存并更连续地交付货物。同样的技术增强了我们驾驶的汽车的自主性。
这些功能是通过处理器、软件和专用算法的组合实现的。
以下是我们获得的关于机器学习在 TI 努力满足其客户需求时所扮演的角色的三个见解。
正确的投资为未来做准备
企业应该放眼未来，并考虑投资机器学习工具，以便在问题发生之前进行预测。例如，预测性维护监控和分析来自传感器网络的数据以检测潜在的设备故障。通过这样做，运营商可以主动安排检查和维修，避免可能造成重大经济损失的停电。传感器和处理器网络还可用于工厂预防性维护、楼宇自动化、智能家居、车载电池管理系统和其他应用。在任何行业，投资数字化转型都可以帮助您保持业务发展并对不断变化的环境做出快速反应。
通过机器学习优化零售运营
机器学习在工厂和仓库之外产生了广泛的影响。我们以食品超市为例。如今，我在购买面包时在过道上看到的机器人并不多，但零售商开始尝试。在一些商店，货架监控机器人连接到基于云的库存管理系统，以发现产品是否缺货、放置在其他地方或价格错误，并通知工作人员。您不仅可以找到溢出的液体，还可以将其擦掉。一家中国食品连锁超市，使用机器人作为购物车，自动购物车跟随购物者同时避开其他人和物，并在商品放入购物车时进行扫描。就是一个例子。
高效处理订单的机器人
在库存管理等领域，机器学习算法预测客户对特定产品的需求，并引导无人机器人将产品存放在尽可能靠近收货台的货架上，以快速取货和最终用户。我们正在尝试交付给。下单后，无人机器人会立即识别货物在仓库中的位置和最安全的最短路线，并前往取货。
这些先进技术并不是什么新鲜事物，但软件和新一代处理器使机器学习和机器人技术的部署变得更加容易。在某些情况下，它可以在实施使用机器学习技术的机器人系统后仅仅一年就获得回报。使机器学习和机器人技术更加主流的关键是创造负担得起且可操作的创新。
通过机器学习，机器人正在从科幻世界向科学世界转变。机器人可以快速响应变化、降低成本并提高客户满意度。如果制造商和物流公司无法构建更灵活的系统，他们将远远落后于愿意采用机器学习技术的公司。
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