Witron'dan Helmut Prieschenk (rasmda) va Avstriyaning Linz shahridan 7LYTIX asoschisi Franziskos Kyriakopoulos ChatGPT, logistika sohasida mashinalarni o'rganish va oziq-ovqat sotuvchilari uchun talabni prognoz qilishni muhokama qilishdi. Ikkalasi ham rozi - AI texnologiyasi tarqatish markazidagi jarayonlarni, shuningdek, butun ta'minot zanjirida optimallashtirish uchun keng ko'lamli optimallashtirish potentsialini taklif etadi. Ammo ma'lumotlarning yuqori sifati yagona hal qiluvchi omil emas. Ma'lumotlar modellari uchun odamlar tajribasi va iste'molchilarning talablari bir xil darajada muhimdir.
#Freightforwarder #DoortoDoor #Amazon #Export #AirFreight #Jordanshipping #ChinashippingtoIordaniya #Jordanairfreight #Jordantrading #Jordan #Aqabashipping
Ekspeditor 3pl dropshipping DoortoDoor AirFreight agenti Iordaniya Xitoy yuk tashish agentini bajarish markazi
kapoklog logistika havo yuki Xitoydan Buyuk Britaniyaga DoortoDoor Amazon ExportAirFreight Iordaniya ChinashippingtoIordaniya Iordaniya havo yuk kemasi
化妆品 沙特空运-海运双清
مستحضرات التجميل، خدمة النقل الجوي من الباب إلى الباب في المملكة العربية السعودية
Kosmetika, Saudiya havo va dengiz orqali eshikdan eshikgacha xizmat ko'rsatish
#chinaapparsingagent #chinashippingpingagent #chinadropshipping #chinashippinglogistics #shippingcarrier
% 23Fulfillmentcenter % 23onlinemarketing #3pl #dropshipping #doortodoor #consolidationshipping % 23chinashipping %#freightforwarderchina #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #DDP
Shenzhen kapoklog logistika Saudiya Arabistoni bojxona to'lovi eshikdan eshikdan DDP
DDP Xitoydan Saudiya Arabistoniga
Shenzhen kapoklog logistics Dubay bojxona rasmiylashtiruvi eshikdan eshikgacha xizmat ko'rsatish DDP
DDP Xitoydan Dubayga
Shenzhen kapoklogLogistics Co., Ltd
Shenzhen kapoklog logistika Qatar bojxona rasmiylashtiruvi eshikdan eshikgacha DDP liniyasi
DDP Xitoydan Qatarga
Shenzhen kapoklog logistika Pokiston DDP
DDP Xitoydan Pokistonga
Shenzhen kapoklog logistikasi Iordaniya bojxona rasmiylashtiruvi eshiklari DDP Xitoydan Iordaniyaga
Shenzhen kapokloglogistics Misr ikki tomonlama bojxona rasmiylashtiruvi eshiklari DDP
Shenzhen kapoklog logistika Jidda bojxona rasmiylashtiruvi, Jidda DDP, Xitoydan Jiddaga DDP yuk tashish
Shenzhen Kapoklog logistika Ummon ddp, Xitoy Ummon DDP, Ummon yuk DDP
Shenzhen kapoklog Iroq bojxona rasmiylashtiruvi, Xitoy Iroq DDP
Shenzhen Kapoklog logistika Isroil bojxona rasmiylashtiruvi DDP, Xitoydan Isroilga eshikma eshik, Isroildan eshikma eshik, Xitoydan Isroil DDP
"Va keyin bir kechada hamma sun'iy intellektga ta'sir o'tkazuvchi bo'ldi", deb hazil qildi Witron boshqaruvchi direktori Prieschenk. U sanoat AI, talabni prognozlash va ChatGPT haqida bir oz gapirishni xohladi. Kyriakopoulos va uning jamoasi chakana savdo va sanoat sektori uchun mashinani o'rganish echimlarini ishlab chiqadi. U fizik, Prieschenk esa matematik. "Bu xavfli aralashma." Prieschenk ogohlantirdi. "Albatta, biz Witron'da LLM (katta tilli modellar) bilan allaqachon shug'ullanganmiz. Biroq, men ma'lum bir xotirjamlikni so'ragan bo'lardim. Ulardan foydalanish bilan dunyo tugamaydi - va biz bunday vositalar mos keladimi yoki yo'qligini doimiy ravishda tekshiramiz. mijozlarimizga yoki ishlab chiquvchilarimizga mijozlarning aniq talablarini bajarishda oqilona yordam berish."
Kiriakopoulos rozi bo'ldi, lekin allaqachon arizalarni sanab o'tdi. "LLMlar ketma-ketliklarni - buyurtmalar, debetlar, savdo yoki mijozlar bilan aloqalarni qayta ishlashda yaxshi. Bu ichki logistikada ham qo'llanilishi mumkin. Ko'p shov-shuv, ko'plab ta'sir o'tkazuvchilar yarim haqiqatni tarqatishmoqda." Vitron buni allaqachon boshdan kechirgan, deydi Prieschenk. OPM tizimidagi raqobatchilar stacking algoritmida AIni reklama qilishdi. "Ammo natijalar bizning Witron OPM funksiyalarini ortda qoldira olmaydi. Ular sun'iy intellekt yordamida ishlab chiqilmagan, balki kuchli dasturiy ta'minotni ishlab chiqish, foydalanuvchilar bilan intensiv muloqot va ko'p yillik amaliy tajribaga asoslangan katta inson aql-zakovati bilan ishlab chiqilgan. Biz har doim hushyor yondoshishimiz kerak. Bizning mijozlarimiz asosan yangi vositani qidirmayapti. Ularda muammo bor va ular tarqatish markazida yoki ta’minot zanjirida logistika jarayonini optimallashtiradigan, amaliy foydalanishda barqaror ishlaydigan ishchi yechimga muhtoj. , va katta tuzilishga foydali tarzda birlashtirilishi mumkin."
Ammo bu hushyorlik bizni Germaniya va Yevropada ushlab turmayaptimi? "Menga albatta ROI kerak", deb ta'kidlaydi Prieschenk. "LLM ishlab chiquvchilari yiliga 500 million dollar yonish tezligiga ega va yana bir necha milliardga muhtoj", dedi Kiriakopoulos. "Buni Germaniyada ham, Avstriyada ham tasavvur qilib bo'lmaydi."
Biz juda kam tavakkal qilyapmizmi? Prieschenk shubhali. "Men bunday deb o'ylamayman. Masalan, Q-commerce-ga investitsiyalarni ko'rib, boshim aylanib ketadi. Bu erda ko'plab investorlar to'liq tavakkal qildilar. Ammo bozor butunlay boshqacha yo'nalishga aylandi. Bashoratli o'sish. stavkalar paydo boʻlmadi. Ayni paytda konsolidatsiya davom etmoqda. Investorlar harakat qilishdi. Bizning chakana sotuvchilarimiz sunʼiy intellektni xohlashadi va texnologiyaga sarmoya kiritmoqdalar. Lekin bizga va mijozlarimizga AI vositalari, masalan, namuna yoki tasvirni identifikatsiya qilish uchun shaffof boʻlishi kerak. keyin biz oldin hal qila olmagan yoki faqat katta kuch bilan hal qila oladigan muammolarni hal qiling."
7LYTIX ishlab chiquvchilari LLMlar bilan ishlaydi, ammo asosiy e'tibor talabni prognoz qilishga qaratilgan. "Biz qo'shimcha qiymatlarni taqdim eta olamiz, lekin ba'zi kompaniyalar ko'pincha boshida modelning qo'shilgan qiymati nima bo'lishini tushunmaydilar. Mijoz bilan yaxshiroq muloqot qilish orqali ko'proq sotish yoki yo'qotilgan sotuvlar? Ko'p odamlar buni hisoblay olmaydi. Bu erda. ular bizdan yordamga muhtoj”, dedi Kiriakopulos. Prieschenk qo'shimcha qiladi: "Bizning Witron mijozlarimiz juda yaxshi hisoblay oladilar va o'nlab yillar davomida o'z bizneslarini takomillashtirdilar. Lekin men janob Kiriakopulus nimani anglatishini tushunaman: Birinchidan, biz optimallashtirish nimani anglatishini aniqlab olishimiz kerak. Chakana sotuvchilar o'zlaridan so'rashadi, ular optimallashtirishni xohlaysizmi? ta'minot zanjiri tarmog'i,omborhajmi, ular mijozga yaqinroq bo'lishni xohlaysizmi, o'tkazish vaqtini qisqartirishmi, etkazib berish davrlarini o'zgartirish, oziq-ovqat chiqindilari va zaxiralarni kamaytirish yoki omborda kamroq zaxiraga ega bo'lish. Shu munosabat bilan biz dunyoning turli burchaklaridan kelgan mijozlarimiz bilan ko'p narsalarni o'rgandik. Shuningdek, Finlyandiyada bank bayramlariga qoʻyiladigan talablar AQShdagidan farq qilishini yoki dushanba payshanbaga nisbatan boshqacha talablar qoʻyishini ham bilib oldik." Kiriakopulos ham rozi boʻladi. "Bizga avvalo talab, keyin esa mos AI vositasi kerak. Va bizga har tomonlama chuqur o'rganish kerak emas."
Qanchalik aniqlik talab qilinadi?
Uning talabini prognozlash qanday ishlaydi? "Birinchidan, biz ma'lumotlarning umumiy ko'rinishini olishimiz kerak. Bu ko'plab chakana sotuvchilar uchun mashaqqatli ish. Bu nafaqat saqlanadigan tovarlar, balki do'kondagi tovarlar miqdori, qancha sotilgani, reklama kabi omillarga ta'sir qiluvchi omillar haqida ham. bor, do'konda qancha yo'qolgan sotuvlar bor va yana ko'p narsalar", deb tushuntirdi Kiriakopulos. Bundan tashqari, mijozlar kartalari, fasllar, do'konning joylashuvi yoki maxsus takliflar mavjud. "Va biz tarqatish markazida, do'konning orqa xonasida, yo'ldagi yuk mashinalarida nima borligini bilishimiz kerak, chunki optimallashtirish do'konda tugamaydi. Shuningdek, kompaniyalar o'rtasidagi yoki bo'limlararo cheklovlardan qochish kerak. Talab qilingan ma'lumotlarning asosiy qismi asosan ma'lum, ammo turli bo'limlar, afsuski, turli manfaatlarni ko'zlaydilar." Prieschenk ham shunday deb rozi bo'ldi: "Hatto yaxlit logistika dizayni nafaqat tarqatish markaziga yoki alohida logistika sohalarining asosiy manfaatlariga yoki sotib olish yoki jo'natish kabi jarayonga ta'sir qiluvchi bo'limlarga e'tibor qaratishi kerak. Optimallashtirish jarayoniga butun ta'minot zanjirini kiritish muhim - ikkalasi ham. ichki va tashqi - va jismonan va IT nuqtai nazaridan imkon qadar siloslardan qochish."
"Ma'lumotlar juda oddiy modellarga o'tadi", deb davom etdi Kiriakopoulos. "Asosiy nuqta - bu odamlarning tajribasi. Bu hali AI emas. Biz regresslar haqida gapiramiz. Keyin biz o'zimizdan yaxshiroq bo'ldikmi, deb so'raymiz. Bu vaqt ketma-ketligini tahlil qilish va birinchi mashinani o'rganish usullari. Biz har doim qanchalik aniq ekanligimizga qarashimiz kerak. mijoz va foydalanuvchi uchun qancha qo'shilgan qiymatga nisbatan keyingi darajaga erishish mumkin."
Va Witron? "Biz mexanika modelga mos kelishiga ishonch hosil qilishimiz kerak. Chunki fizika ham xuddi shunday ishlashi kerak. Biz qutilar yoki qismlarni etkazib beramizmi? Yoki ikkala variantga ega bitta buyum? Do'kon qanchalik tez-tez yetkazib beriladi? Mahsulot assortimenti o'zgarganda nima bo'ladi. ?" - javob berdi Prieschenk.WITRONlogistika markazlari do'kon va elektron tijorat uchun moslashuvchanlikni yaratadi. Muvaffaqiyatli amalga oshirishning kaliti jarayonni barcha kanallar bo'ylab - iste'molchidan tarqatish markaziga va kerak bo'lsa, etkazib beruvchiga qadar orqaga qarab o'ylashdir. U, ayniqsa, modelni tushuntirishda qiyinchilikni ko'radi. "Biz mijozlarimiz bilan surish va tortish tizimlarini boshdan kechiramiz. Ba'zilari boshqalarga qaraganda yaxshiroq ishlaydi."
Do'kon menejerlari kelajakda AI modeliga buyurtmalarini belgilashga ruxsat beradimi? Kiriakopoulos moda sanoatining argumentini biladi. "Agar kimdir u erda 20 yil davomida xarid qilgan bo'lsa, unda qo'shimcha qiymatni darhol tushuntirish yoki iste'molchini bu model yaxshiroq bo'lishi mumkinligiga ishontirish qiyin. Lekin biz uni shaffof qilamiz - biz qaysi omillardan foydalanayotganimizni, ularni qanday tortishimizni, va tegishli omil qo'llaniladigan joyda."
Insonning nazorati bor
Avstriyalik mutaxassislar 18 oylik kelajakka qarashlari mumkin. Ular modelni chakana sotuvchi, po'lat ishlab chiqaruvchi yoki poyafzal sotuvchisining mavjud tizimlariga ulash uchun interfeyslardan foydalanadilar. "Men sun'iy intellekt modelidan foydalanish uchun hamma narsani buzib tashlamoqchi emasman", deb kuldi Kiriakopulos. "Bu to'g'ri yo'l - mavjud arxitekturalarga integratsiya", deb tasdiqladi Prieschenk.
Ammo model qanchalik mustahkam? Kalit so'z: Covid 19. "Biz buni ham ko'ra olmadik", deb tushuntirdi avstriyalik mutaxassis. "Biz o'sha paytda muzlatilgan logistikada model bilan ishlagan edik. Qisqa muddatli prognoz boshida yaxshi emas edi, biroq bir hafta o'tgach, model yana ishladi. Ikki haftadan so'ng u barqaror edi. Ammo prognozning o'zi. Mijoz u bilan ishlashi kerak - masalan, marketing kanallarini kuchaytirish, reklama aktsiyalarini o'tkazish yoki kerak bo'lganda narxlarni sozlash."
"Bu juda muhim", dedi Prieschenk. "Odamlar nazoratni o'z qo'llariga olishadi. Hech qachon logistika menejeri, xizmat ko'rsatish bo'yicha mutaxassis yoki do'kon operatorining his-tuyg'ularini e'tiborsiz qoldirmang. Odamlarning tajribasi va yaxshi ishlaydigan ma'lumotlar modeli aqlli, ya'ni uzoq vaqt davomida to'g'ri qarorlar qabul qilish uchun asosdir. Bu tarqatish markazida texnik xizmat ko'rsatish strategiyalarini amalga oshirish yoki tizimning "to'g'ri ishlashi" uchun ham amal qiladi. Va eng muhimi, modellar, vositalar va echimlar barqaror bo'lishi va amaliy foydalanishda o'zini isbotlashi, haqiqiy qo'shimchalarni taqdim etishi kerak. kundalik biznesdagi qadriyatlar."
AI ma'lumot beradi, mas'ul shaxs qaror qabul qiladi va jarayonni nazorat qilishda davom etadi. "Biz 20 yil oldin logistika markazida fizikani inqilob qildik. OPM yechimi bilan biz tovarlarni avtomatik ravishda taglik va rulonli konteynerlarga xatosiz va do‘konga qulay tarzda joylashtirishga muvaffaq bo‘ldik. Endi biz keyingi qadamni qo‘ymoqdamiz va tanlovni tanlaymiz. maʼlumotlar va uchdan-end logistika modellari uchun. Va ishonchim komilki, men hali ham ombor uchun Witron AI modelini boshdan kechiraman”, deb bashorat qildi Prieschenk.
