人工智能在厂内物流中的应用与试点评估
人工智能可以为厂内物料流提供预测或决策建议。应从具体问题出发，例如产线供料延误，而不是从产品上的AI标签出发。模型是否有价值，取决于数据是否适用以及建议能否被实际执行。
选择可衡量的应用场景
消耗历史和调拨记录可用于研究补货预测；任务时长和队列可用于识别可能延误的运输；异常检测可将不寻常移动提交检查。这些是潜在应用，不代表每个产品都具备相同能力。要求供应商说明输入、输出及支持的业务决策。
区分规则、优化和机器学习
库存达到下限后触发补货，可能只是业务规则。路线计算也可能采用无需学习的优化方法。询问模型学什么、如何验证，以及输出是建议还是自动操作。用简单方法作为对照，避免把技术复杂度误当作投资价值。
准备可靠数据与比较基准
一致记录任务开始结束时间、库位、优先级变化和异常原因。校准各系统时钟和事务标识。预测某个事件时，不能使用事件发生后才知道的信息。试点前先测量现有方法的交付时间和延误率，形成真实基准。
分阶段试点并保留回退
从一条产线的补货开始，先观察建议而不改变执行，再引入操作员确认。比较相近业务负荷，记录拒绝的建议、模型版本和停止条件。数据异常时应能回到规则或人工流程。设备安全功能必须保留在授权控制层中。
演示与试点检查清单
- 基准、成功标准和停止条件是否事先确定？
- 错误建议与操作员修正是否留有记录？
- 数据质量、模型变更及回退由谁负责？
常见问题
使用AI必须先有机器人吗？
不必。预测和任务建议也能支持人工运输。可靠数据及可执行的决策比机器人数量更重要。
AI能保证提高效率吗？
不能。应在自身业务中测量效果，同时计入数据准备、集成、监控和培训成本。