![Mecalux i MIT analizują innowacje logistyczne w podcaście „Supply Chain Frontiers”](https://mecaluxpl.cdnwm.com/img/aktualnosci/podcast-supply-chain-frontiers-mit-wspolpraca-mecalux.2.10.jpg?imwidth=640&imdensity=1)
![Współpraca badawcza MIT-Mecalux](https://mecaluxpl.cdnwm.com/img/mit-clt-wspolpraca-badawcza-mecalux.1.6.jpg?imwidth=1280)
Współpraca badawcza MIT-Mecalux
Potencjał AI rewolucjonizuje logistykę
Laboratorium Inteligentnych Systemów Logistycznych powstało w efekcie współpracy badaczy Centrum Transportu i Logistyki MIT (CTL MIT) oraz specjalistów z firmy Mecalux nad opracowywaniem i wdrażaniem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które sprostają wyzwaniom mającym największy wpływ na logistykę.
Celem tego przedsięwzięcia jest promowanie metod i narzędzi zwiększających wydajność, zrównoważenie oraz odporność łańcucha dostaw.
Wspólny projekt MIT i Mecaluxu
- Zwiększenie wydajności robotów autonomicznych w magazynach za pomocą technik uczenia maszynowego.
- Optymalizacja dystrybucji zamówień poprzez trenowanie modeli samouczącej się sztucznej inteligencji.
![](/o/corporate-theme/theme-images/th-play2.png?imdensity=1)
Aktualności
![Mecalux i MIT analizują innowacje logistyczne w podcaście „Supply Chain Frontiers”](https://mecaluxpl.cdnwm.com/img/aktualnosci/podcast-supply-chain-frontiers-mit-wspolpraca-mecalux.2.10.jpg?imwidth=640&imdensity=1)
![Przyspieszenie innowacji w logistyce dzięki projektowi MIT i Mecaluxu](https://mecaluxpl.cdnwm.com/img/aktualnosci/mit-mecalux-umowa-innowacja-logistyczna.1.7.jpg?imwidth=640&imdensity=1)
![Pierwszy panel Mecalux-MIT – badanie inteligentnych systemów logistycznych](https://mecaluxpl.cdnwm.com/img/aktualnosci/mecalux-mit-specjalisci-pierwszy-panel.2.2.jpg?imwidth=640&imdensity=1)
![AI w logistyce ostatniej mili, czyli innowacje w zarządzaniu trasami i dostawami](https://mecaluxpl.cdnwm.com/img/artykuly-logistyczne/zarzadzanie-trasami-ostatnia-mila-ai-dostawa-tego-samego-dnia.1.13.jpg?imwidth=640&imdensity=1)
AI w logistyce ostatniej mili, czyli innowacje w zarządzaniu trasami i dostawami
![](https://mecaluxpl.cdnwm.com/o/corporate-theme/images/common/th-play2.png?imdensity=1)
Laboratorium Inteligentnych Systemów Logistycznych MIT CTL: potencjał AI i ML
Opinie
Kierunki badań
-
Inteligencja predykcyjna
Możliwości predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, takie jak prognozowanie krótkoterminowe o dużej precyzji, niezbędne dla usług logistycznych, w których istotne jest szybkość reagowania (np. dostawa tego samego dnia lub w ciągu kilku godzin).
-
Inteligencja preskryptywna
Nowe metody i modele, które łączą badania operacyjne z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją w celu rozwiązywania złożonych problemów logistycznych z zakresu optymalizacji kombinatorycznej, takie jak wyznaczanie tras pojazdów, planowanie zapasów oraz projektowanie sieci, w rzeczywistych kontekstach obejmujących cele, ograniczenia i niepewność.
-
Inteligencja autonomiczna
Rola i wpływ zaawansowanych systemów i technologii logistycznych, które mogą wykonywać zadania, podejmować decyzje i uczyć się na podstawie otoczenia samodzielnie, bez stałego udziału człowieka. Przykładem są roboty mobilne, które wspomagają bądź zastępują pracę człowieka w procesach magazynowania lub realizacji dostaw, działając autonomicznie w złożonych i dynamicznych środowiskach.
-
Inteligencja zbiorowa
Skoordynowane działanie autonomicznych systemów lub jednostek pracujących razem w celu rozwiązania wspólnego problemu. Ten kierunek badań jest często inspirowany systemami naturalnymi, takimi jak kolonie owadów czy stada ptaków, gdzie wrodzone zachowania pojedynczych osobników tworzą złożoną i wydajną dynamikę grupową. W kontekście inteligentnych systemów logistycznych chodzi o synchronizację i współpracę wielu jednostek, takich jak autonomiczne roboty lub współpracujący ze sobą przewoźnicy, w celu optymalizacji wydajności operacyjnej.
-
Inteligencja rozszerzona
Doskonalenie procesu podejmowania decyzji przez człowieka poprzez połączenie ludzkiej inteligencji ze sztuczną inteligencją. W szczególności laboratorium ma na celu zbadanie, w jaki sposób systemy wspomagające podejmowanie decyzji i oprogramowanie do zarządzania procesami mogą skutecznie łączyć ludzkie doświadczenie z wiedzą opartą na sztucznej inteligencji.