L'AIoT et la transformation numérique de l'entrepôt

La solution clé aux principaux défis liés à l’entrepôt c’est la digitalisation des processus logistiques. En effet, c’est dans ce contexte industriel où la demande a été : de plus en plus productive avec un taux d’erreurs moindre que l’Artifical Intelligence of Things (AIoT) est né.

Qu’est ce que l’AIoT ?

L’AIoT c’est la rencontre entre l’Intelligence Artificielle (AI) et l’Internet of Things (IoT). Il s’agit de transformer les données IoT en informations utiles pour un processus de prise de décision amélioré.

L’AIoT est la somme de deux technologies dont l’impact sera le plus important dans les années à venir : l’intelligence artificielle et l’internet des objets.

L’AIoT permet aux robots industriels connectés à Internet (IoT) d’améliorer leurs performances par une évaluation de leurs flux de travail et un apprentissage basé sur un suivi de leurs actions, et cela sans intervention humaine.

La combinaison de l’IoT et de l’IA va permettre à des appareils d’interpréter et de comparer leurs propres informations pour créer, de façon autonome, des modèles et des méthodes de travail plus agiles et productifs.

L’AIoT dans l’entrepôt

La mise en place de l’AIoT dans l’entrepôt va être capable de simplifier le travail des opérateurs, en augmentant la productivité et réduisant ainsi les erreurs. L’IA va permettre de protéger et renforcer la sécurité des différents appareils. Ce qui signifie que dans l’installation, une quantité infinie de données à contrôler, à analyser et à vérifier sera générée.

Les avantages de l’implantation de l’AIoT

L’implantation de l’AIoT dans l’entrepôt permet :

• L’amélioration de l’interaction homme-machine,
• De disposer de dispositifs IoT plus productifs et performants,
• De donner plus de poids aux métriques et au suivi des informations liées aux opérations.
  

Tous ces points améliorent le service client, puisque les clients recevront leur commande sans erreur, dans les conditions et délais convenus.

De ce fait, l’AIoT permettra un passage de la collecte des informations générées par les appareils de l’entrepôt à la collecte de connaissances, afin de pouvoir analyser ces différentes métriques pour améliorer la productivité et éviter des inefficacités.