Az AI előnyeinek magyarázata

 

Miért válik az átláthatóság, az integráció és a bizalom meghatározóvá a logisztikai technológiában? Peter MacLeod beszél egy szakértővel.

Az idei LogiMAT-on, ha lenne olyan téma, amely a legtöbbnél jobban átvágja a zajt, az a sebesség lenne. Nem csak a műveletek sebessége, hanem a bevezetés, az innováció sebessége, és végső soron a The Big One: a befektetés megtérülésének sebessége. Az Inform Software számára ez a vita egyre inkább egy tágabb kérdéshez vezet: hogyan tudnak a logisztikai szervezetek intelligensebb rendszereket elfogadni anélkül, hogy elveszítenék az átláthatóságot, az ellenőrzést vagy a bizalmat?

 

Dr. Bernd Heinrichs, az Inform Inventory & Supply Chain SVP-je, Dr. Bernd Heinrichs a nyüzsgő stuttgarti bemutatóteremben felvázolta, hogyan látja a vállalat a mesterséges intelligencia fejlődését az ellátási láncban és az intralogisztikai környezetben.

 

Az optimalizálási réteg kiterjesztése

Az informálást régóta összekapcsolják az optimalizálással összetett, adatközpontú{0}}környezetekben. De ahogy a piacok egyre ingatagabbak, az optimalizáló rendszereket arra kérik, hogy gyorsabban reagáljanak, több jelzést építsenek be, és támogassák a dinamikusabb döntéshozatalt-.

Ez az eltolódás különösen fontos olyan környezetekben, ahol a döntések kölcsönösen függenek egymástól. A kereslettervezés változása hatással lehet a készletre, a szállítási kapacitásra, a munkaerő elosztására vagy a szolgáltatási szintre. A művelet egyik részében tett javaslat másutt is következményekkel járhat, ami az átláthatóságot elengedhetetlenné teszi a napi--napi használat során.

Heinrichs számára a logisztikában az AI-nak itt kell bizonyítania gyakorlati értékét. "Nem az MI-ről beszélek, hanem a megmagyarázható MI-ről" - mondja. "Mindennek, amit teszünk, mindennek, amit javasolunk, megvan a magyarázata. Különben az emberek nem bíznak benne."

A bizalom mint gyakorlati követelmény

A különböző iparágakban működő ügyfelekkel folytatott beszélgetések során azt mondja, hogy ugyanaz a kérdés ismétlődően felmerül: "Miért választotta a rendszer ezt a lehetőséget, és nem egy másikat?"

 

A kérdés azért fontos, mert a logisztikai döntéseket ritkán hozza meg egyedül a technológia. Ezekben tervezők, menedzserek, üzemeltetési csapatok és sok esetben ügyfelek vagy külső partnerek vesznek részt. Ha ezek az érdekeltek nem tudják követni a mesterséges intelligencia által támogatott-ajánlás mögött meghúzódó indoklást, akkor kisebb valószínűséggel cselekszenek az alapján.

 

Heinrichs számára ez jelentős különbségtételi pont lehet az európai technológiai szolgáltatók számára. "Olyan jól építhetünk mesterséges intelligencia, mint bárki más, de hozzáadhatunk valami mást is" - mondja. – Nem szabad fekete doboznak lennie.

Ahogy a vállalatok AI-alkalmazásokat szeretnének beágyazni a kialakult üzleti folyamatokba, ez a különbség egyre fontosabbá válik. A rendszereknek technikailag erősnek kell lenniük, de kellően érthetőnek is kell lenniük ahhoz, hogy a felhasználók idővel megtámadhassák, érvényesíthessék és javíthassák őket.

 

Kevésbé kiszámítható környezetek kezelése

A működési környezeteket egyre nehezebb megtervezni pusztán a múltbeli adatok alapján. Változnak a keresleti minták, beavatkoznak a külső tényezők, és gyorsan változhatnak a piaci feltételek, gyakran még azelőtt, hogy ezek a változások a számokban egyértelműen megjelennének. „Valós idejű adatokat kell gyűjtenie-, és nem csak az előzményadatokra kell hagyatkoznia” – mondja. "Reagálnia kell a volatilitásra, és döntéseibe integrálnia kell a különböző forrásokból származó jeleket."

Ez az elmozdulást jelzi a statikusabb optimalizálási modellektől a reszponzív rendszerek felé, amelyek folyamatosan figyelembe veszik az új információkat. „Egyre dinamikusabb” – teszi hozzá. "A következő lépés az, hogy hatásosabbá tegyük – önállóan reagál a környezet változásaira."

 

A hírektől az előrejelzésekig

A LogiMAT-on először bemutatott Inform egy új, AI{0}}alapú megközelítés, amelyet arra terveztek, hogy a külső eseményeket közvetlenül az előrejelzésekbe és a forgatókönyvek tervezésébe vonja be. Heinrichs szerint a kiindulópont egy egyszerű kérdés volt: miért hagyják olyan gyakran figyelmen kívül az előrejelzési modellek, hogy mi történik az őket körülvevő világban?

 

"Ha ma egy klasszikus előrejelzést futtat, az történelmi adatokon alapul" - magyarázza. "A valóságban azonban a keresletet folyamatosan befolyásolják az olyan események, mint a geopolitikai konfliktusok, az ellátási lánc megszakadása, az új szabályozás vagy a piaci trendek. Ez az információ létezik, de általában hírként, nem számokként."

Az új megoldás ezt a hiányt hivatott megszüntetni. A felhasználók megadnak egy idősort, például értékesítési adatokat vagy piaci mutatót, és röviden leírják a kontextust. Az AI ezután felkutatja a releváns híreket, elemzi a történelmi kapcsolatokat, és számos lehetséges jövőbeli forgatókönyvet generál. Az eredmény egy előrejelzés, amelyet bizonyítékokon alapuló-magyarázat kísér arra vonatkozóan, hogy miért fejlődhet egy piac különböző irányokba.

Ember a hurokban

Heinrichs számára (a képen lent) az AI-ról szóló vita közvetlenül az emberi szakértelem szerepéhez is vezet. A mesterséges intelligencia képes azonosítani a mintákat, feldolgozni nagy mennyiségű információt, és gyors forgatókönyveket készíteni. Értéke azonban növekszik, ha az emberek hozzáadhatják azt a tapasztalatot, kontextust és ítéletet, amelyet az adatok önmagukban nem képesek biztosítani.

"Az AI csak annyira jó, amennyire az adatokkal dolgozik, és az emberek, akik képesek ezeknek az adatoknak jelentést adni" - mondja. "Ezért marad az ember a hurok lényeges része."

A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a tervezőket és a döntéshozókat{0}}nem vonják ki a folyamatból. Továbbra is központi szerepet játszanak benne. Szerepük a forgatókönyvek érvényesítése, a feltételezések megkérdőjelezése és az outputok finomítása a működési ismeretek vagy a piaci intuíció alapján.

 

"Ha az emberek megértik, hogy a rendszer miért ajánl valamit, eldönthetik, hogy megbíznak benne, megkérdőjelezik vagy javítják" - magyarázza Heinrichs. "Itt válik igazán erőteljessé az emberi ítélőképesség és a gépi intelligencia közötti együttműködés."

 

Integráció és interoperabilitás

Az ügyfelekkel folytatott megbeszélések másik következetes témája az integráció. Ahogy a logisztikai műveletek egyre jobban összekapcsolódnak, elengedhetetlenné válik az AI-vezérelt alkalmazások és a meglévő rendszerek összekapcsolásának képessége. "Mindig kapjuk a kérdést: hogyan integrálhatom az ERP rendszeremet, a többi megoldásomat?" Heinrichs elmondja. Az Inform válasza a csatlakozók szabványosítása és a főbb platformokhoz, például az SAP-hoz és a Microsofthoz való igazítása volt. Az eredmény egy egyszerűbb integrációs út, csökkentve a költségeket és a megvalósítási időt.

 

"Ez nagy különbséget jelent" - teszi hozzá. "És ez megkönnyíti a nemzetközi terjeszkedésünket is."
Ez egy döntő pont az AI elfogadásában. Még a legfejlettebb alkalmazások is küzdenek az értékteremtésért, ha elkülönülnek azoktól a rendszerektől, ahol az üzleti folyamatokat ténylegesen kezelik. A logisztikai cégek már bejáratott informatikai környezettel működnek, és az új megoldásoknak ebbe a környezetbe kell illeszkedniük anélkül, hogy további bonyolultságot hoznának létre.

 

 

Adatfelelősség

A megnövekedett kapcsolat és adathasználat fokozottan ellenőrzi a biztonságot. Heinrichs kiberbiztonsági háttere erős álláspontot képvisel ebben a kérdésben. „Minden terméken biztonsági bélyegzővel kell rendelkezni, mielőtt kialszik” – mondja. – Kötelező.

Ahogy a mesterséges intelligencia modellek szélesebb körű adatforrásokra támaszkodnak – beleértve a külső hírfolyamokat, például a híreket és a piaci információkat –, az adatok kezelésének és biztosításának összetettsége nő. "Az általunk használt adatmennyiség óriási igényt teremt az adatbiztonság terén" - jegyzi meg Heinrichs. – A tetején kell maradnod.

 

Mozgásra kész piac

Talán a legszembetűnőbb Heinrichs piaci hangulatról alkotott értékelése. Az óvatosság helyett inkább a kísérletezés és a gyors haladás iránti étvágy növekedését látja.

„Az ügyfelek arra kérnek bennünket, hogy jöjjünk ötletekkel” – mondja. "Készek gyorsan nyerni, gyorsan bukni." Ez a nyitottság termékeny talajt teremt az intelligens megoldások számára, amelyek kézzelfogható fejlesztéseket tudnak elérni a nagyszabású átalakítási projektek tehetetlensége nélkül.

 

Sok vállalat számára a digitalizáció következő szakaszát nem egyedül az AI határozza meg. Az AI fogja meghatározni, amely megmagyarázza önmagát, tisztán csatlakozik a meglévő rendszerekhez, és támogatja azokat a döntéseket, amelyekben az emberek megbízhatnak.