AI的入库管理设计

逐步实现深度AI的ERP系统是必然趋势，所以我们将逐步讨论其可实现性。AI实际是计算机领域软件开发的一个分支，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

要模拟入库管理，我们主要描述一下采购入库业务。大致描述流程就是：乙方到货、数量盘点、质量检验、验收入库、材料码放、不合格品处理、采购结算，大致是这些流程，有可能涉及的技术内容包括：

将所有需要验收的物品进行各个角度的图像采集与识别分析开发，有点类似于李飞飞博士的识别方式。

显然我们需要将要验收的原材料图像数据，提前全部收集到数据库，更为重要的是，我们需要将不合格品的数据也收集进入数据库，以便进行判断，显然这是一个极为庞大的数据库，但是这个数据库将存在巨大的商业机会，另外对于某些需要经过物理或者化学手段才能确定合格的材料，就需要接入检验设备，而其中的检验操作则需要机器人技术的支持。

在原材料码放和各类质检过程、运输过程中，显然是需要机器人进行操作的。

因此机械控制与自动判断材料受力、判断材料结构与搬运方式、码放方式等也将形成一个巨大的数据库，对于材料的保存、运输、安装等等数据的记录将直接传输到机器人的“手”上，我们通过肉眼判断的重量、质感、受力点等信息，将完成在机器人与材料的“一握”上面。

我们需要三维的定位技术与轨迹控制，因为机器人很有可能需要飞。处理复杂的搬运需要考虑物品在空中的位移，需要测算并模拟3D情况下的轨迹位移与交叉预警，这样现场才不会出现碰撞。这样的信息处理要求必须实时，所以运算量是极为庞大的。

码放的问题，已经不是问题，很多企业都已经实现对货位、货柜、货架的自动码放，但是问题是：采用这些企业的自动码放系统，成本太高了，根本不适用于中小企业，所以还是得依赖于单独的机器人，通过其综合能力完成货品、原材料的码放，通过其码放实现材料入库，并形成记录（显然我们不再需要入库单这个二维的信息，我们有视频、操作记录、监控等等资料）。

信息系统不在侧重于表单规范的收集，而是综合了大量的智能判读与分析，举例：入库数量这个问题，我们可以直接延展出——存放环境、货位管理（通过机器人极为容易实现）、批次管理（以前的老大难现在太简单了）、不合格品与合格品的不同验收与处理记录等等。

我们将对机器人的工作进行分类，对其动作进行分类，我们将不同的动作引起的数据变化进行分类，对视频的数据我们采取一种新的浏览方式，一种不间断的浏览方式，我们以动作、时间、温度、图片等等作为视频管理的控制点随时读取这数据与数据点的各类变化信息。

——这是我们对入库管理AI的简单构想

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