Vysvetlenie výhod AI

 

Prečo sa transparentnosť, integrácia a dôvera stávajú rozhodujúcimi v logistických technológiách? Peter MacLeod hovorí s odborníkom.

Ak by na tohtoročnom LogiMATe existovala téma, ktorá by prenikla cez hluk jasnejšie ako väčšina ostatných, bola by to rýchlosť. Nielen rýchlosť operácií, ale aj rýchlosť nasadenia, rýchlosť inovácií a v konečnom dôsledku The Big One: rýchlosť návratnosti investícií. Pre Inform Software táto diskusia čoraz viac vedie k širšej otázke: ako môžu logistické organizácie prijať inteligentnejšie systémy bez straty transparentnosti, kontroly alebo dôvery?

 

Dr. Bernd Heinrichs, ktorý so mnou hovoril na rušnej výstavnej ploche v Stuttgarte, SVP Inventory & Supply Chain, načrtol, ako spoločnosť vníma vývoj umelej inteligencie v prostredí dodávateľského reťazca a intralogistiky.

 

Rozšírenie vrstvy optimalizácie

Inform je už dlho spájaný s optimalizáciou v zložitých, dátami{0}}riadených prostrediach. Keďže sa však trhy stávajú nestálejšími, od optimalizačných systémov sa vyžaduje, aby reagovali rýchlejšie, začlenili viac signálov a podporovali dynamickejšie rozhodovanie-.

Tento posun je obzvlášť dôležitý v prostrediach, kde sú rozhodnutia vzájomne závislé. Zmena v plánovaní dopytu môže ovplyvniť zásoby, prepravnú kapacitu, prideľovanie pracovných síl alebo úroveň služieb. Odporúčanie urobené v jednej časti operácie môže mať následky inde, vďaka čomu je transparentnosť nevyhnutná pre každodenné-{3}}používanie.

Pre Heinrichs musí AI v logistike preukázať svoju praktickú hodnotu. "Nehovorím o AI. Hovorím o vysvetliteľnej AI," hovorí. "Všetko, čo robíme, všetko, čo navrhujeme, má svoje vysvetlenie. Inak tomu ľudia neveria."

Dôvera ako praktická požiadavka

V rozhovoroch so zákazníkmi v rôznych odvetviach hovorí, že sa opakovane objavuje rovnaká otázka: "Prečo si systém vybral túto možnosť a nie inú?"

 

Otázka je dôležitá, pretože logistické rozhodnutia len zriedka robí samotná technológia. Zahŕňajú plánovačov, manažérov, prevádzkové tímy a v mnohých prípadoch zákazníkov alebo externých partnerov. Ak tieto zainteresované strany nedokážu dodržať odôvodnenie odporúčania-podporovaného AI, je menej pravdepodobné, že podľa neho budú konať.

 

Pre Heinrichs by sa to mohlo stať významným bodom diferenciácie pre európskych poskytovateľov technológií. „Dokážeme vybudovať AI tak dobre ako ktokoľvek iný, ale môžeme pridať niečo iné,“ hovorí. "Nemala by to byť čierna skrinka."

Keď sa spoločnosti snažia začleniť aplikácie AI do zavedených obchodných procesov, tento rozdiel sa stáva čoraz dôležitejším. Systémy musia byť technicky silné, ale zároveň musia byť dostatočne zrozumiteľné, aby ich používatelia mohli spochybňovať, overovať a zlepšovať.

 

Správa menej predvídateľných prostredí

Plánovanie prevádzkových prostredí je čoraz ťažšie len na základe historických údajov. Vzory dopytu sa menia, zasahujú externé faktory a podmienky na trhu sa môžu rýchlo meniť, často skôr, ako sú tieto zmeny jasne viditeľné na číslach. „Musíte zhromažďovať údaje v-reálnom čase a nespoliehať sa len na historické údaje,“ hovorí. "Musíte reagovať na nestálosť a integrovať signály z rôznych zdrojov do svojich rozhodnutí."

To znamená posun od statickejších optimalizačných modelov k citlivým systémom, ktoré neustále zohľadňujú nové informácie. „Je to čoraz dynamickejšie,“ dodáva. "Ďalším krokom je urobiť ho viac agentným - reagovať na zmeny v prostredí."

 

Od správ k predpovedi

Jedným z príkladov Inform, ktorý bol prvýkrát predstavený na LogiMAT, je nový prístup založený na umelej inteligencii-, ktorý je navrhnutý tak, aby preniesol externé udalosti priamo do prognózovania a plánovania scenárov. Východiskovým bodom, hovorí Heinrichs, bola jednoduchá otázka: prečo predpovedné modely tak často ignorujú to, čo sa deje vo svete okolo nich?

 

„Ak dnes spustíte klasickú predpoveď, je založená na historických číslach,“ vysvetľuje. "Ale v skutočnosti je dopyt neustále ovplyvňovaný udalosťami, ako sú geopolitické konflikty, narušenie dodávateľského reťazca, nová regulácia alebo trendy na trhu. Tieto informácie existujú, ale zvyčajne ako správy, nie ako čísla."

Nové riešenie je navrhnuté tak, aby túto medzeru zaplnilo. Používatelia poskytujú časové rady, ako sú čísla predaja alebo ukazovateľ trhu, a stručne opisujú kontext. Umelá inteligencia potom skúma relevantné spravodajské udalosti, analyzuje historické vzťahy a vytvára niekoľko možných scenárov budúcnosti. Výsledkom je predpoveď sprevádzaná dôkazom-vysvetlením, prečo sa trh môže vyvíjať rôznymi smermi.

Človek v slučke

Pre Heinrichsa (na obrázku nižšie) diskusia o AI vedie priamo k úlohe ľudskej odbornosti. Umelá inteligencia dokáže identifikovať vzory, spracovať veľké objemy informácií a rýchlo vytvárať scenáre. Jeho hodnota sa však zvyšuje, keď ľudia môžu pridať skúsenosti, kontext a úsudok, ktoré samotné údaje nemôžu poskytnúť.

„AI je len taká dobrá ako dáta, s ktorými pracuje, a ľudia, ktorí sú schopní dať dátam zmysel,“ hovorí. "To je dôvod, prečo človek zostáva podstatnou súčasťou slučky."

V praxi to znamená, že plánovači a osoby s rozhodovacou právomocou-nebudú z procesu vylúčení. Zostávajú v ňom ústredné. Ich úlohou je overovať scenáre, spochybňovať predpoklady a spresňovať výstupy na základe prevádzkových znalostí alebo trhovej intuície.

 

„Ak ľudia pochopia, prečo systém niečo odporúča, môžu sa rozhodnúť, či mu budú dôverovať, spochybňovať ho alebo ho vylepšiť,“ vysvetľuje Heinrichs. "To je miesto, kde sa spolupráca medzi ľudským úsudkom a strojovou inteligenciou stáva skutočne silnou."

 

Integrácia a interoperabilita

Ďalšou konzistentnou témou v diskusiách so zákazníkmi je integrácia. Keďže sa logistické operácie viac prepájajú, schopnosť prepájať aplikácie riadené AI-s existujúcimi systémami sa stáva nevyhnutnou. "Vždy dostávame otázku: ako sa integrujem s mojím ERP systémom, mojimi ďalšími riešeniami?" Heinrichs mi hovorí. Reakciou spoločnosti Inform bola štandardizácia konektorov a zosúladenie s hlavnými platformami, ako sú SAP a Microsoft. Výsledkom je priamejšia integračná cesta, ktorá znižuje náklady aj čas implementácie.

 

„Je to veľký rozdiel,“ dodáva. "A tiež nám to uľahčuje medzinárodnú expanziu."
Toto je kľúčový bod pri zavádzaní AI. Dokonca aj najpokročilejšia aplikácia bude mať problémy s vytváraním hodnoty, ak bude oddelená od systémov, v ktorých sa skutočne riadia obchodné procesy. Logistické spoločnosti už fungujú so zavedeným prostredím IT a nové riešenia musia do týchto prostredí zapadať bez vytvárania ďalšej zložitosti.

 

 

Zodpovednosť za údaje

So zvýšenou konektivitou a využívaním dát prichádza aj zvýšená kontrola bezpečnosti. Zázemie Heinrichsa v oblasti kybernetickej bezpečnosti vyjadruje silný postoj k tejto otázke. „Každý výrobok musí mať pred zhasnutím bezpečnostnú známku,“ hovorí. "Je to povinné."

Keďže modely AI čerpajú zo širších zdrojov údajov – vrátane externých informačných kanálov, ako sú správy a informácie o trhu – zložitosť správy a zabezpečenia týchto údajov rastie. „Množstvo údajov, ktoré využívame, vytvára obrovský dopyt z hľadiska bezpečnosti údajov,“ poznamenáva Heinrichs. "Musíš zostať nad tým."

 

Trh pripravený na pohyb

Asi najmarkantnejšie je Heinrichsovo hodnotenie nálady na trhu. Skôr ako opatrnosť vidí rastúcu chuť experimentovať a rýchly pokrok.

„Zákazníci nás žiadajú, aby sme prišli s nápadmi,“ hovorí. "Sú ochotní rýchlo vyhrať, rýchlo zlyhať." Táto otvorenosť vytvára úrodnú pôdu pre inteligentné riešenia, ktoré dokážu priniesť hmatateľné zlepšenia bez zotrvačnosti veľkých-transformačných projektov.

 

Pre mnohé spoločnosti nebude ďalšia fáza digitalizácie definovaná iba AI. Definuje ho AI, ktorá sa vysvetlí, čisto sa prepojí s existujúcimi systémami a podporí rozhodnutia, ktorým ľudia môžu dôverovať.