ฮามิด มอนตาเซริ อดีต SVP ของซอฟต์แวร์และ AI ที่ Locus Robotics – ซีรีส์สัมภาษณ์

ในฐานะ Senior Vice President (SVP) ของซอฟต์แวร์และปัญญาประดิษฐ์ที่ Locus Robotics ฮามิด มอนตาเซริ มีประสบการณ์มากกว่า 30 ปีในการนำทีมและขยายทีมที่กระจายอยู่ทั่วโลก เขาเชี่ยวชาญด้านการออกแบบซอฟต์แวร์ที่มีโครงสร้างแบบโมดูลาร์และสามารถขยายได้ รวมถึงการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลง เช่น คลาวด์ IoT ข้อมูลขนาดใหญ่ และ AI/ML ในระหว่างอาชีพการงานของเขา ฮามิดได้ส่งมอบโซลูชันและผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างสำหรับบริษัทต่างๆ ตั้งแต่สตาร์ทอัพจนถึงบริษัทหลายชาติ โดยให้พลังงานแก่แอปพลิเคชันในด้านหุ่นยนต์แบบอัตโนมัติ การอัตโนมัติของคลังสินค้าแบบอัจฉริยะ และระบบซัพพลายเชนที่ให้บริการอุตสาหกรรมทั่วโลก

Locus Robotics ออกแบบและจัดส่งโซลูชันการอัตโนมัติของคลังสินค้าแบบอัจฉริยะโดยการรวมหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบอัตโนมัติเข้ากับซอฟต์แวร์ที่มีความฉลาด ปลットฟอร์มของพวกเขา ซึ่งเรียกว่า LocusONE จัดการกับฝูงหุ่นยนต์เพื่อจัดการงาน เช่น การเลือกสินค้า การวางสินค้า การขนส่ง และการดำเนินงานบนชั้น โดยเพิ่มผลผลิตได้ 2-3 เท่า ในขณะเดียวกันก็ลดต้นทุนแรงงาน ด้วยการผสมผสานเข้ากับสภาพแวดล้อมคลังสินค้าที่มีอยู่แล้ว และสามารถขยายได้อย่างยืดหยุ่น ทำให้สามารถใช้งานได้ไม่ว่าจะเป็นการใช้งานหุ่นยนต์เพียงไม่กี่เครื่องหรือหลายพันเครื่องโดยไม่ต้องหยุดชะงักมากนัก

คุณได้รับบทบาทผู้นำในองค์กรต่างๆ ตั้งแต่ CNN ถึง Stanley Black & Decker (SWK ) Dematic KION Group และ Locus Robotics ในที่สุด คุณคิดว่าประสบการณ์ที่หลากหลายนี้มีอิทธิพลต่อทัศนคติของคุณเกี่ยวกับจุดที่ AI และหุ่นยนต์สามารถสร้างผลกระทบได้มากที่สุดอย่างไร

การดำรงตำแหน่งทางเทคนิคที่ทำงานอย่างใกล้ชิดกับ AI และซอฟต์แวร์เป็นเวลาเกือบสามทศวรรษ ทัศนคติของฉันถูกหล่อหลอมอย่างมากจากวิธีที่ฉันเห็นอุตสาหกรรมพัฒนา

เมื่อฉันเริ่มต้น อุตสาหกรรมอยู่ในช่วงเวลาที่ความพยายามในการพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนจากโครงสร้างแบบโครงสร้างเป็นแบบวัตถุในด้านภาษาโปรแกรมมิ่ง และจากซอฟต์แวร์แบบโมโนลิธิกเป็นซอฟต์แวร์แบบคอมโพเนนท์ที่สามารถรันบนกระบวนการระบบปฏิบัติการที่แตกต่างกันและใช้การสื่อสารระหว่างกระบวนการเพื่อบรรลุเป้าหมายในลักษณะที่กระจาย โดยเรากำลังจะเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ โดยการย้ายซอฟต์แวร์ออกจากการจัดรันบนเครื่องจักรเฉพาะไปสู่การกระจายโดยใช้เทคโนโลยีการสื่อสารระหว่างกระบวนการและ/หรือเครือข่าย

การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่ออุตสาหกรรม เนื่องจากพวกเขาได้นำมาซึ่งความยืดหยุ่นในการคำนวณและจัดเก็บข้อมูล และเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับ AI และหุ่นยนต์ การพัฒนานี้ดำเนินต่อไปเมื่อฉันก้าวหน้าในอาชีพของฉัน และฉันได้เห็นผลกระทบของ AI และหุ่นยนต์โดยตรง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมซัพพลายเชนและลอจิสติกส์

คุณสามารถอธิบาย “AI แบบกายภาพ” ในบริบทของการอัตโนมัติคลังสินค้าได้อย่างไร และมันแตกต่างจากหุ่นยนต์แบบดั้งเดิมหรือโมเดล AI ทั่วไปอย่างไร

AI แบบกายภาพคืออนาคตของลอจิสติกส์และการอัตโนมัติคลังสินค้า เป็นกระบวนการหลักที่ขับเคลื่อนการดำเนินงานอัตโนมัติผ่านการรับรู้แบบเรียลไทม์ การตัดสินใจ และการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ทำให้หุ่นยนต์สามารถปรับแต่งการตัดสินใจทุกครั้งได้ทันที

ด้วย AI แบบกายภาพ หุ่นยนต์ไม่ได้รับการจัดเตรียมเพียงเพื่อเคลื่อนย้ายสินค้าในพื้นที่ที่มีโครงสร้างและติดตั้งถาวรเท่านั้น แต่ยังได้รับการติดตั้งด้วยความฉลาดที่ล้ำกว่าการจำพื้นที่คลังสินค้าและเคลื่อนย้ายสินค้าจากจุด A ไปยังจุด B หากสิ่งต่างๆ ในสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลง หุ่นยนต์สามารถปรับแผนการและตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดตามสถานการณ์ปัจจุบัน

หุ่นยนต์ที่ไม่ใช้ AI แบบกายภาพจะมีข้อจำกัดมากขึ้นในด้านการนำไปใช้งาน น่าสนใจที่จะทราบว่าแม้การประยุกต์ใช้โมเดลพื้นฐานทั่วไปสมัยใหม่ก็ไม่ได้มีประสิทธิภาพสูงในการสร้าง AI แบบกายภาพที่ตอบสนองความต้องการของโดเมนการประยุกต์ เมื่อดูที่การอัตโนมัติคลังสินค้า เป้าหมายคือการทำให้กระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด และโมเดลทั่วไปไม่สามารถทำสิ่งนี้ได้อย่างแท้จริง ความเป็นจริงกับโมเดลทั่วไปคือพวกมันไม่ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อกังวลเฉพาะโดเมน เช่น การนำทางและปฏิสัมพันธ์กับพนักงานในคลังสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ AI แบบกายภาพที่มีโมเดลพื้นฐานคลังสินค้าที่พัฒนาขึ้นเป็นพิเศษมีแนวทางที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้แน่ใจว่าหุ่นยนต์ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดพร้อมความสามารถในการปรับตัวและปรับเปลี่ยนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเสมอ

ระบบหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง เช่น SKU ใหม่ การเปลี่ยนแปลงการวางผัง หรือการเพิ่มขึ้นของความต้องการอย่างรวดเร็วได้อย่างไร

พื้นที่เหล่านี้ล้วนเป็นพื้นที่ที่ AI แบบกายภาพพร้อมด้วยโมเดลพื้นฐานโดเมนรองรับได้ดี เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น การวางผังเปลี่ยนแปลง หรือ SKU ใหม่ถูกนำเข้ามา หุ่นยนต์ที่มี AI แบบกายภาพสามารถนำทางการเปลี่ยนแปลงที่ไม่หยุดยั้งได้อย่างไร้รอยต่อ

สิ่งนี้เป็นสาเหตุว่าทำไมหุ่นยนต์ที่มี AI แบบกายภาพจึงเหมาะสำหรับลอจิสติกส์ แนวทางที่ออกแบบมาโดยเฉพาะนี้สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงที่ลอจิสติกส์เผชิญได้

คุณเชื่อว่า AI ที่เฉพาะโดเมนมากกว่าการไล่ตามโมเดลพื้นฐานที่กว้างขึ้นเป็นเพราะอะไรเมื่อพูดถึงซัพพลายเชนและลอจิสติกส์

AI ที่เฉพาะโดเมนมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับซัพพลายเชนและลอจิสติกส์โดยทั่วไป แต่เฉพาะเจาะจงสำหรับการอัตโนมัติคลังสินค้า

เมื่อพูดถึงการอัตโนมัติคลังสินค้า การมีโมเดลที่เฉพาะโดเมนเป็นสิ่งที่นำการอัตโนมัติไปสู่ระดับถัดไป โมเดลพื้นฐานทั่วไปไม่ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับความท้าทายที่สภาพแวดล้อมคลังสินค้าปกติเผชิญ เช่น ความปลอดภัยและการนำทางผ่านพื้นที่ที่ซับซ้อน ซึ่งหมายความว่าผู้ดำเนินการจะยังคงเผชิญกับน้ำหนักของอุปสรรคเหล่านี้

ในทางกลับกัน โมเดลที่เฉพาะโดเมนมีอำนาจจากความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมที่จำเป็นในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ โมเดลเหล่านี้ช่วยลดภาระของผู้ดำเนินการและดึงความเชี่ยวชาญโดเมนมาใช้เพื่อนำเสนอและใช้โซลูชันสำหรับความท้าทายที่เกิดขึ้น

คุณสามารถแบ่งปันผลลัพธ์ที่วัดได้จากการใช้ AI แบบกายภาพในคลังสินค้า เช่น การเพิ่มผลผลิต การลดเวลาดาวน์ไทม์ หรือการลดอัตราความผิดพลาดได้หรือไม่

ที่ Locus Robotics โซลูชันของเราที่มี AI แบบกายภาพที่ออกแบบมาโดยเฉพาะได้ส่งมอบผลลัพธ์ที่มีผลกระทบต่อคลังสินค้าของลูกค้าของเรา รวมถึง:

• การปรับปรุงความแม่นยำของคำสั่งซื้อถึง 99%
• การลดอัตราความผิดพลาด 04% ถึง 0.01%
• การลดเวลาดาวน์ไทม์โดยการเปิดใช้งานไซต์ใน เวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์แทนที่จะเป็นเดือน
• การเพิ่มผลผลิตโดยทำให้ลูกค้าสามารถเพิ่มหรือเพิ่มผลผลิตการดำเนินงานเป็นสองหรือสามเท่า

คุณเข้าใกล้ความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และการกำกับดูแลของมนุษย์เมื่อติดตั้งระบบอัตโนมัติในกระบวนการระดับสูงอย่างไร

เมื่อทำการอัตโนมัติในกระบวนการระดับสูง เช่น คลังสินค้า การเข้าใกล้ความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และการกำกับดูแลของมนุษย์เริ่มต้นด้วยการแก้ปัญหา

พื้นที่เหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการออกแบบกระบวนการ และเน้นย้ำว่าทำไมผู้ที่ต้องการทำการอัตโนมัติควรให้ความสำคัญกับการแก้ปัญหาในการตัดสินใจ

ที่ Locus Robotics หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMRs) ของเราถูกออกแบบมาเพื่อตรงตามและเกินมาตรฐานความปลอดภัยของอุตสาหกรรม โรบอท LocusBots ของเรามีระบบความปลอดภัยแบบหลายเซ็นเซอร์ที่มีกล้องและ LiDAR ที่ช่วยให้พวกมันหลีกเลี่ยงการชนและอุปสรรค ทำให้การดำเนินงานคลังสินค้าและพนักงานปลอดภัย

ความน่าเชื่อถือยังเป็นแก่นกลางของสิ่งที่เราทำ สำหรับผู้ดำเนินการคลังสินค้า การต่อรองกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเป็นความเป็นจริงของธุรกิจที่พวกเขาทำ แต่เราคิดว่าสิ่งนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นจุดอ่อน เราใช้โมเดล Robotics-as-a-Service (RaaS) ที่ช่วยให้ผู้ดำเนินการสามารถทำการอัตโนมัติคลังสินค้าโดยไม่ต้องมีต้นทุนล่วงหน้าหรือการลงทุนเวลาในการทำการอัตโนมัติแบบดั้งเดิม แทนที่จะช่วยให้ผู้ดำเนินการสามารถปรับขนาดการดำเนินงานของตนขึ้นหรือลงเพื่อตอบสนองความต้องการปัจจุบัน โดยทำให้แน่ใจว่าพวกเขามีอุปกรณ์พร้อมที่จะปรับตัวเมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น

ในกระบวนการระดับสูง การกำกับดูแลของมนุษย์จะจำเป็นเสมอ แต่สิ่งสำคัญในการทำการอัตโนมัติคือการใช้โซลูชันที่สามารถรับภาระที่มากขึ้นได้ สิ่งที่แตกต่างของ AMRs ของ Locus คือการผสมผสานเทคนิคการจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่อง (DES) กับโมเดลการปกครองหุ่นยนต์ที่มีรายละเอียด ซึ่งช่วยให้ผู้ดำเนินการสามารถออกแบบแนวคิดการดำเนินงานและจำลองการใช้หุ่นยนต์ภายในสภาพแวดล้อมของตนได้อย่างแม่นยำ ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพเวลาในการเลือกสินค้าและรับประกันว่าสินค้าจะถูกจัดส่งตรงเวลา ซึ่งเป็นส่วนสำคัญสำหรับผู้ดำเนินการคลังสินค้าทุกคน

ความท้าทายที่เกิดขึ้นในการบูรณาการหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับระบบการจัดการคลังสินค้าและระบบ ERP ที่มีอยู่ และคุณแก้ไขปัญหาเหล่านี้อย่างไร

เวลาในการดำเนินการบูรณาการมักถูกมองว่าเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการทำการอัตโนมัติ ผู้ดำเนินการจะต้องตรวจสอบสแต็กเทคโนโลยีที่มีอยู่และพิจารณาย้ายออกจากระบบล้าสมัยที่ไม่รองรับ AI

ขึ้นอยู่กับโซลูชันที่พวกเขาเลือก ผู้ดำเนินการอาจพบว่าตัวเองต้องมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงที่ต้องใช้เวลาในการฝึกอบรมพนักงาน

Locus Robotics มุ่งหวังที่จะเอาเวลาเป็นความท้าทายออกจากผู้ดำเนินการ หุ่นยนต์ AMRs ของเราถูกออกแบบมาเพื่อผสมผสานกับระบบเหล่านี้ ช่วยให้ลูกค้าหลีกเลี่ยงการลงทุนเวลาและค่าใช้จ่ายที่จำเป็นสำหรับการเปลี่ยนแปลงและการฝึกอบรมที่จำเป็นสำหรับโซลูชันอื่นๆ ในตลาด

โซลูชันเหล่านี้สามารถขยายได้ขนาดไหนในคลังสินค้าและภูมิภาคต่างๆ และมีการปรับแต่งให้เหมาะสมกับแต่ละกรณีมากเพียงใด

ความยืดหยุ่นในการขยายเป็นสิ่งที่ทำให้การอัตโนมัติที่ยืดหยุ่นเหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมคลังสินค้า ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมต้องมีการลงทุนล่วงหน้าและความมุ่งมั่นระยะยาว

การอัตโนมัติที่ใช้โมเดล RaaS เช่น Locus Robotics ช่วยให้คลังสินค้าสามารถใช้งานและปรับขนาดฝูงหุ่นยนต์ตามความต้องการได้อย่างง่ายดาย เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้นและลดลง ผู้ดำเนินการสามารถปรับขนาดการดำเนินงานของตนตามความต้องการได้

ในฐานะผู้นำระดับโลกในการอัตโนมัติคลังสินค้า โซลูชันของเรามีความยืดหยุ่นในการขยายไปทั่วภูมิภาคต่างๆ สำหรับลูกค้าของเรา แผงควบคุมของเรามอบข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับเมตริกประสิทธิภาพคลังสินค้าที่สำคัญ เช่น หน่วยและจำนวนการเลือกสินค้าต่อชั่วโมง รวมถึงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน ความสามารถในการมองเห็นแบบรวมนี้ช่วยให้ผู้ดำเนินการสามารถขยายโซลูชันไปทั่วสภาพแวดล้อมได้อย่างง่ายดาย เพื่อตอบสนองความต้องการการดำเนินงานตามความต้องการเฉพาะของคลังสินค้าแต่ละแห่ง

ด้วยโซลูชันของ Locus Robotics การปรับแต่งสามารถรองรับได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องมีความพยายามใดๆ จากลูกค้า สิ่งต่างๆ ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ลูกค้าแต่ละรายสามารถปรับขนาดได้ตามความต้องการที่ไม่เหมือนใคร

เทคโนโลยีเหล่านี้เปลี่ยนแปลงบทบาทของพนักงานในคลังสินค้าอย่างไร และต้องการการฝึกอบรมหรือการจัดการการเปลี่ยนแปลงแบบใด

หุ่นยนต์ AMRs กำลังเปลี่ยนแปลงบทบาทการทำงานในคลังสินค้าโดยการสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นและเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับพนักงาน

Locus Robotics มีแนวทางที่เป็นเอกลักษณ์ในการโต้ตอบระหว่าง AMR และพนักงาน ทำให้การฝึกอบรมและการจัดการการเปลี่ยนแปลงสำหรับการใช้งานหุ่นยนต์เป็นกระบวนการที่ง่ายและรวดเร็วสำหรับผู้ดำเนินการ

หุ่นยนต์ AMRs สามารถลดภาระของงานที่ต้องใช้แรงงานมากและลดความเสี่ยงของการบาดเจ็บและความเหนื่อยล้าของพนักงาน โดยการรับภาระงานที่ต้องใช้ความพยายามมาก เช่น การยกสินค้าหนักและการเดินทางระยะไกลภายในคลังสินค้า หุ่นยนต์ AMRs ทำให้สภาพแวดล้อมการทำงานของมนุษย์ดีขึ้นโดยการรับงานที่ต้องใช้ความพยายามมาก และสามารถช่วยให้พนักงานมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนมากขึ้น

การแนะนำหุ่นยนต์ AMRs เข้าสู่คลังสินค้าเป็นโอกาสที่ดีในการเพิ่มบทบาทของพนักงาน ผู้ที่ต้องการทำการอัตโนมัติควรให้ความสำคัญกับการระบุโอกาสในการพัฒนาทักษะที่หุ่นยนต์นำมาให้ และระบุพื้นที่ที่สามารถแนะนำบทบาทใหม่ๆ ได้ รวมถึงตำแหน่งที่ทำงานโดยตรงกับหุ่นยนต์ เช่น นักวิเคราะห์ที่ดูแลประสิทธิภาพของหุ่นยนต์

คุณสามารถแบ่งปันประเภทของโมเดล AI และแนวทางที่ขับเคลื่อนระบบเหล่านี้ได้หรือไม่ และระบบเหล่านี้ทำงานมากกว่าที่ขอบหรือในคลาวด์

ที่ Locus Robotics โซลูชัน AI ของเรามุ่งเน้นไปที่คุณลักษณะสามประการ: กายภาพ (AI ที่ฝังอยู่ในคลังสินค้าและออกแบบมาเพื่อปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อม) น่าเชื่อถือ (AI ที่สามารถอธิบายการตัดสินใจของตน) และแบบองค์รวม (AI ที่จัดการคลังสินค้าเป็นระบบมากกว่าการขับเคลื่อนหุ่นยนต์หรืองานเดียว) สำหรับเรา มันคือการสร้าง AI ที่เข้าใจคลังสินค้าและสามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่แท้จริงให้กับสภาพแวดล้อมของลูกค้า

ข้อมูลเป็นพื้นฐานของโมเดลใดๆ ความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมที่ลึกซึ้งและข้อมูลจริงจากโลกแห่งความเป็นจริงของ Locus รวมถึงหน่วยเกือบ 6 พันล้านหน่วยที่เลือกแล้ว ช่วยให้เราสามารถสร้างโมเดลที่เฉพาะโดเมนและพัฒนาระบบที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับคลังสินค้า

ที่ Locus Robotics เราใช้ AI ทั้งที่ขอบและในคลาวด์: หุ่นยนต์ AMRs ของเรานำเอา AI ที่ขอบมาใช้เพื่อให้ตรงตามความต้องการของ AI แบบกายภาพและน่าเชื่อถือ ในขณะที่กลยุทธ์ของเราในการจัดทำ “ระบบบันทึกสู่ระบบการดำเนินการ” และโมเดลพื้นฐานคลังสินค้าใช้พลังการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงของคลาวด์

เมื่อมองไปข้างหน้า 5 ปี คุณคาดหวังว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงหรือการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญใดๆ ในด้านหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับลอจิสติกส์และซัพพลายเชน

การเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่เราจะเห็นคือ AI แบบกายภาพจะครอบงำ เมื่อธุรกิจต่างๆ ตรวจสอบผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่พวกเขากำลังได้รับจากการลงทุน AI ผู้ดำเนินการจะประเมินผลลัพธ์ที่พวกเขาเห็นจากการทำการอัตโนมัติอย่างใกล้ชิด

เราสามารถคาดหวังได้ว่าผู้ที่ลงทุนในการทำการอัตโนมัติด้วยโซลูชันที่ไม่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะจะไม่เห็น ROI ที่พวกเขาหวังว่าจะได้รับในคลังสินค้าของตน โซลูชันที่ไม่ได้รับพลังจาก AI แบบกายภาพขาดความเข้าใจที่จำเป็นในการทำงานในคลังสินค้าได้อย่างยอดเยี่ยม สิ่งนี้จะกระตุ้นให้ผู้ดำเนินการให้ความสำคัญกับการลงทุนในโซลูชัน AI แบบกายภาพที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์และส่งมอบผลลัพธ์ที่พวกเขากำลังมองหา

ในขณะเดียวกันกับการเพิ่มขึ้นของ AI แบบกายภาพ เราจะเห็นหุ่นยนต์ในลอจิสติกส์และซัพพลายเชนเปลี่ยนจากการพัฒนาโมเดลทั่วไปไปสู่การพัฒนาที่เฉพาะโดเมน เมื่อผู้ดำเนินการพยายามที่จะเพิ่ม ROI ของตน โซลูชันที่ใช้โมเดลที่เฉพาะโดเมนเป็นส่วนสำคัญของสิ่งนี้

เพื่อให้ AI ประสบความสำเร็จ เราจะเห็นอุตสาหกรรมเข้าใจถึงความสำคัญของการลงทุนใน AI ที่ได้รับประโยชน์และรวมความเชี่ยวชาญโดเมนอย่างแท้จริง ดังนั้น เราจะมุ่งเน้นไปที่การวางแผนพัฒนาและทรัพยากรไว้เบื้องหลัง AI ที่ออกแบบมาเพื่อเฟื่องฟูในสภาพแวดล้อมซัพพลายเชนและลอจิสติกส์

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Locus Robotics เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม