AI afzalliklarini tushuntirish

 

Nima uchun logistika texnologiyalarida shaffoflik, integratsiya va ishonch hal qiluvchi ahamiyatga ega? Piter MakLeod mutaxassis bilan gaplashadi.

Bu yilgi LogiMAT-da, agar shovqinni ko'pchilikka qaraganda aniqroq kesib tashlaydigan mavzu bo'lsa, bu tezlik bo'lar edi. Nafaqat operatsiyalar tezligi, balki joylashtirish tezligi, innovatsiyalar tezligi va oxir-oqibat Katta: investitsiyalarni qaytarish tezligi. Inform Software uchun bu munozara tobora kengroq savolga olib keladi: logistika tashkilotlari shaffoflik, nazorat yoki ishonchni yo'qotmasdan qanday qilib ko'proq aqlli tizimlarni qabul qilishlari mumkin?

 

Shtutgartdagi gavjum shou maydonchasida Inform’ning inventarizatsiya va ta’minot zanjiri bo‘limi boshlig‘i doktor Bernd Xaynrixs men bilan gaplashar ekan, kompaniya ta’minot zanjiri va intralogistika muhitida sun’iy intellekt rivojlanishini qanday ko‘rishini aytib berdi.

 

Optimallashtirish qatlamini kengaytirish

Inform uzoq vaqtdan beri murakkab, maʼlumotlarga asoslangan{0}}muhitlarda optimallashtirish bilan bogʻlangan. Ammo bozorlar o'zgaruvchan bo'lib borar ekan, optimallashtirish tizimlaridan tezroq reaksiyaga kirishish, ko'proq signallarni o'z ichiga olish va yanada dinamik qarorlar-qabul qilishni qo'llab-quvvatlash so'ralmoqda.

Bu o'zgarish, ayniqsa, qarorlar bir-biriga bog'liq bo'lgan muhitlarda dolzarbdir. Talabni rejalashtirishdagi o'zgarish inventar, transport imkoniyatlari, mehnat taqsimoti yoki xizmat ko'rsatish darajasiga ta'sir qilishi mumkin. Operatsiyaning bir qismida berilgan tavsiya boshqa joylarda oqibatlarga olib kelishi mumkin, bu esa shaffoflikni kundalik--kunlik foydalanish uchun zarur qiladi.

Geynrix uchun logistikadagi AI o'zining amaliy ahamiyatini isbotlashi kerak. "Men sun'iy intellekt haqida gapirmayman. Men tushuntirish mumkin bo'lgan AI haqida gapiraman", deydi u. "Biz qilayotgan har bir ish, taklif qilgan har bir narsaning tushuntirishi bor. Aks holda, odamlar bunga ishonmaydi".

Ishonch amaliy talab sifatida

Turli sohalardagi mijozlar bilan suhbatda u bir xil savol qayta-qayta paydo bo'lishini aytadi: "Nima uchun tizim boshqa variantni emas, balki bu variantni tanladi?"

 

Savol muhim, chunki logistika qarorlari kamdan-kam hollarda faqat texnologiya tomonidan qabul qilinadi. Ular rejalashtiruvchilar, menejerlar, operatsion guruhlar va ko'p hollarda mijozlar yoki tashqi hamkorlarni o'z ichiga oladi. Agar ushbu manfaatdor tomonlar AI{2}}qo‘llab-quvvatlanadigan tavsiya ortidagi mantiqqa amal qila olmasalar, ular unga amal qilish ehtimoli kamroq.

 

Heinrichs uchun bu Yevropa texnologiya provayderlari uchun farqlashning mazmunli nuqtasiga aylanishi mumkin. "Biz sun'iy intellektni hamma kabi yaxshi yaratishimiz mumkin, lekin biz boshqa narsalarni qo'shishimiz mumkin", deydi u. "Bu qora quti bo'lmasligi kerak."

Kompaniyalar AI ilovalarini o'rnatilgan biznes jarayonlariga kiritishga intilishlari sababli, bu farq tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Tizimlar texnik jihatdan kuchli bo'lishi kerak, lekin ular foydalanuvchilar uchun vaqt o'tishi bilan ularga e'tiroz bildirishi, tasdiqlashi va yaxshilashi uchun tushunarli bo'lishi kerak.

 

Kamroq bashorat qilinadigan muhitlarni boshqarish

Operatsion muhitni faqat tarixiy ma'lumotlar bilan rejalashtirish qiyinlashmoqda. Talab naqshlari o'zgaradi, tashqi omillar aralashadi va bozor sharoitlari tez o'zgarishi mumkin, ko'pincha bu o'zgarishlar raqamlarda aniq ko'rinmasdan oldin. "Siz haqiqiy{2}}vaqt ma'lumotlarini yig'ishingiz kerak va faqat tarixiy ma'lumotlarga tayanmasligingiz kerak", deydi u. "Siz o'zgaruvchanlikka munosabat bildirishingiz va qarorlaringizga turli manbalardan kelgan signallarni birlashtirishingiz kerak."

Bu ko'proq statik optimallashtirish modellaridan doimiy ravishda yangi ma'lumotlarni hisobga oladigan sezgir tizimlarga o'tishni anglatadi. "Bu yanada dinamik bo'lib bormoqda", deya qo'shimcha qiladi u. "Keyingi qadam uni yanada agent qilish - atrof-muhitdagi o'zgarishlarga o'z-o'zidan javob berishdir."

 

Yangiliklardan bashoratgacha

LogiMAT da birinchi marta taqdim etilgan Inform misollaridan biri tashqi hodisalarni bevosita prognozlash va stsenariy rejalashtirishga kiritish uchun moʻljallangan yangi sunʼiy intellekt{0}}ga asoslangan yondashuvdir. Boshlanish nuqtasi, deydi Geynrix, oddiy savol edi: nega prognoz modellari ko'pincha atrofdagi dunyoda sodir bo'layotgan voqealarni e'tiborsiz qoldiradilar?

 

"Agar siz bugungi kunda klassik prognozni amalga oshirsangiz, u tarixiy shaxslarga asoslangan", deb tushuntiradi u. "Ammo haqiqatda, talab doimiy ravishda geosiyosiy mojarolar, ta'minot zanjiri uzilishi, yangi tartibga solish yoki bozor tendentsiyalari kabi voqealar ta'sirida bo'ladi. Bu ma'lumotlar mavjud, lekin odatda raqamlar sifatida emas, balki yangiliklar sifatida."

Yangi yechim bu bo'shliqni yopish uchun mo'ljallangan. Foydalanuvchilar savdo ko'rsatkichlari yoki bozor ko'rsatkichi kabi vaqt seriyasini taqdim etadilar va kontekstni qisqacha tavsiflaydilar. Keyin AI tegishli yangiliklar voqealarini tadqiq qiladi, tarixiy munosabatlarni tahlil qiladi va kelajakda bir nechta mumkin bo'lgan stsenariylarni yaratadi. Natijada bozor nima uchun turli yo'nalishlarda rivojlanishi mumkinligi haqidagi dalillarga asoslangan tushuntirish-bozori bilan birga prognoz olinadi.

Loopdagi inson

Geynrix uchun (quyida tasvirlangan) AI haqidagi munozara ham bevosita inson tajribasining roliga olib keladi. AI naqshlarni aniqlay oladi, katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlaydi va tezlikda stsenariylarni ishlab chiqaradi. Ammo odamlar ma'lumotlarning o'zi taqdim eta olmaydigan tajriba, kontekst va mulohazalarni qo'shishi mumkin bo'lganda, uning qiymati ortadi.

"AI faqat u bilan ishlaydigan ma'lumotlar va bu ma'lumotlarni ma'nosini bera oladigan odamlar kabi yaxshi", deydi u. "Shuning uchun ham inson halqaning muhim qismi bo'lib qoladi."

Amalda, bu rejalashtiruvchilar va qaror qabul qiluvchilar-protsessdan chetlashtirilmaydi. Ular uning markazida qoladilar. Ularning roli stsenariylarni tasdiqlash, taxminlarni shubha ostiga qo'yish va operatsion bilim yoki bozor sezgisiga asoslangan natijalarni takomillashtirishdan iborat.

 

"Agar odamlar tizim nima uchun biror narsani tavsiya qilishini tushunsalar, unga ishonish, savol berish yoki yaxshilash haqida qaror qabul qilishlari mumkin", deb tushuntiradi Geynrixs. "O'sha erda inson mulohazalari va mashina aqli o'rtasidagi hamkorlik haqiqatan ham kuchli bo'ladi."

 

Integratsiya va o'zaro muvofiqlik

Mijozlarni muhokama qilishda yana bir izchil mavzu - bu integratsiya. Logistika operatsiyalari oʻzaro bogʻlangani sari sunʼiy intellekt{1}}ilovalarni mavjud tizimlar bilan bogʻlash imkoniyati zarur boʻlib bormoqda. "Biz har doim savolni olamiz: men ERP tizimim, boshqa echimlarim bilan qanday integratsiya qilishim mumkin?" Geynrixs menga aytadi. Informning javobi ulagichlarni standartlashtirish va SAP va Microsoft kabi yirik platformalar bilan moslashish bo'ldi. Natijada integratsiyaning yanada to'g'ri yo'li bo'lib, xarajatlarni ham, amalga oshirish vaqtini ham qisqartiradi.

 

"Bu katta farq qiladi", deya qo'shimcha qiladi u. "Va bu bizning xalqaro miqyosda kengayishni osonlashtiradi."
Bu AIni qabul qilishda hal qiluvchi nuqtadir. Hatto eng ilg'or dastur, agar u biznes jarayonlari haqiqatda boshqariladigan tizimlardan ajralib tursa, qiymat yaratish uchun kurashadi. Logistika kompaniyalari allaqachon o'rnatilgan IT landshaftlari bilan ishlaydi va yangi echimlar qo'shimcha murakkablik yaratmasdan o'sha muhitlarga mos kelishi kerak.

 

 

Ma'lumotlar uchun javobgarlik

Ulanish va ma'lumotlardan foydalanishning ortishi bilan xavfsizlikni tekshirish kuchaytiriladi. Geynrixning kiberxavfsizlik sohasidagi tajribasi bu masala bo'yicha qat'iy pozitsiyani bildiradi. “Har bir mahsulot chiqib ketishidan oldin xavfsizlik shtampiga ega bo‘lishi kerak”, deydi u. "Bu majburiy".

Sun'iy intellekt modellari kengroq ma'lumotlar manbalaridan, jumladan, yangiliklar va bozor ma'lumotlari kabi tashqi tasmalardan foydalanishi natijasida ma'lumotlarni boshqarish va himoya qilishning murakkabligi oshadi. "Biz foydalanayotgan ma'lumotlar miqdori ma'lumotlar xavfsizligi nuqtai nazaridan katta talabni keltirib chiqaradi", deb ta'kidlaydi Geynrixs. "Uning tepasida turishingiz kerak."

 

Ko'chishga tayyor bozor

Ehtimol, eng hayratlanarlisi Geynrixning bozor kayfiyatini baholashidir. Ehtiyotkorlikdan ko'ra, u tajriba va tez rivojlanish ishtahasi ortib borayotganini ko'radi.

"Mijozlar bizdan g'oyalar bilan kelishimizni so'ramoqda", deydi u. "Ular tez g'alaba qozonishga, tezda mag'lub bo'lishga tayyor." Bu ochiqlik katta miqyosdagi transformatsiya loyihalari inertsiyasisiz- sezilarli yaxshilanishlarni ta'minlay oladigan aqlli yechimlar uchun qulay zamin yaratadi.

 

Ko'pgina kompaniyalar uchun raqamlashtirishning keyingi bosqichi faqat AI tomonidan belgilanmaydi. Bu o'zini tushuntiradigan, mavjud tizimlar bilan toza bog'laydigan va odamlar ishonishi mumkin bo'lgan qarorlarni qo'llab-quvvatlaydigan AI tomonidan aniqlanadi.