Обяснение на предимството на AI

 

Защо прозрачността, интеграцията и доверието стават решаващи в логистичните технологии? Питър Маклауд разговаря с експерт.

На тазгодишния LogiMAT, ако имаше тема, която да прорязва шума по-ясно от повечето, това щеше да е скоростта. Не само скоростта на операциите, но скоростта на внедряване, скоростта на иновациите и в крайна сметка Голямото: скоростта на възвръщаемост на инвестицията. За Inform Software тази дискусия все повече води до по-широк въпрос: как логистичните организации могат да приемат по-интелигентни системи, без да загубят прозрачност, контрол или доверие?

 

Говорейки с мен на натоварения изложбен етаж в Щутгарт, старшият вицепрезидент на инвентара и веригата за доставки на Inform, д-р Бернд Хайнрихс очерта как компанията вижда развитието на изкуствения интелект във веригата за доставки и интралогистичните среди.

 

Разширяване на слоя за оптимизация

Inform отдавна се свързва с оптимизация в сложни среди,-задвижвани от данни. Но тъй като пазарите стават все по-нестабилни, от системите за оптимизация се изисква да реагират по-бързо, да включват повече сигнали и да поддържат по-динамично-вземане на решения.

Тази промяна е особено важна в среди, където решенията са взаимозависими. Промяна в планирането на търсенето може да повлияе на инвентара, транспортния капацитет, разпределението на труда или нивата на обслужване. Препоръка, направена в една част от операцията, може да създаде последствия другаде, което прави прозрачността от съществено значение за ежедневната--използване.

За Хайнрихс това е мястото, където AI в логистиката трябва да докаже своята практическа стойност. „Не говоря за ИИ. Говоря за обясним ИИ“, казва той. "Всичко, което правим, всичко, което предлагаме, има обяснение. В противен случай хората нямат доверие."

Доверието като практическо изискване

В разговори с клиенти от различни индустрии той казва, че един и същ въпрос възниква многократно: „Защо системата е избрала тази опция, а не друга?“

 

Въпросът има значение, тъй като логистичните решения рядко се вземат само от технологията. Те включват плановици, мениджъри, оперативни екипи и в много случаи клиенти или външни партньори. Ако тези заинтересовани страни не могат да следват мотивите зад препоръка, -поддържана от изкуствен интелект, е по-малко вероятно да предприемат действия по нея.

 

За Хайнрихс това може да се превърне в значима точка за диференциация за европейските доставчици на технологии. „Можем да създадем AI толкова добър, колкото всеки друг, но можем да добавим нещо различно“, казва той. „Не трябва да е черна кутия.“

Докато компаниите се стремят да вграждат AI приложения в установени бизнес процеси, тази разлика става все по-важна. Системите трябва да са технически силни, но също така трябва да са достатъчно разбираеми, за да могат потребителите да ги оспорват, валидират и подобряват с течение на времето.

 

Управление на по-малко предвидими среди

Оперативните среди стават все по-трудни за планиране само с исторически данни. Моделите на търсене се променят, намесват се външни фактори и пазарните условия могат да се променят бързо, често преди тези промени да са ясно видими в числата. „Трябва да събирате-данни в реално време, а не да разчитате само на исторически данни“, казва той. „Трябва да реагирате на нестабилността и да интегрирате сигнали от различни източници във вашите решения.“

Това бележи преминаване от по-статични модели за оптимизация към отзивчиви системи, които непрекъснато вземат под внимание нова информация. „Става все по-динамичен“, добавя той. „Следващата стъпка е да го направим по-активен – да реагира сам на промените в околната среда.“

 

От новини до прогнози

Един пример за Inform, представен за първи път на LogiMAT, е нов подход, базиран на AI-, предназначен да въвежда външни събития директно в прогнозирането и планирането на сценарии. Отправната точка, казва Хайнрихс, беше прост въпрос: защо прогнозните модели толкова често пренебрегват случващото се в света около тях?

 

„Ако днес направите класическа прогноза, тя се основава на исторически личности“, обяснява той. "Но в действителност търсенето постоянно се влияе от събития като геополитически конфликти, прекъсване на веригата за доставки, нова регулация или пазарни тенденции. Тази информация съществува, но обикновено като новини, не като числа."

Новото решение е предназначено да запълни тази празнина. Потребителите предоставят времеви редове, като данни за продажбите или пазарен индикатор, и описват накратко контекста. След това AI проучва съответните новинарски събития, анализира исторически връзки и генерира няколко възможни бъдещи сценария. Резултатът е прогноза, придружена от-базирано на доказателства обяснение защо един пазар може да се развива в различни посоки.

Човек в цикъла

За Хайнрихс (на снимката по-долу) дискусията за ИИ също води директно до ролята на човешкия опит. AI може да идентифицира модели, да обработва големи обеми информация и да произвежда сценарии бързо. Но неговата стойност се увеличава, когато хората могат да добавят опит, контекст и преценка, които данните сами по себе си не могат да осигурят.

„ИИ е толкова добър, колкото и данните, с които работи, и хората, които са в състояние да осмислят тези данни“, казва той. "Ето защо човекът остава съществена част от цикъла."

На практика това означава, че плановиците и{0}}вземащите решения не са отстранени от процеса. Те остават централни за него. Тяхната роля е да валидират сценарии, да поставят под въпрос предположенията и да прецизират резултатите въз основа на оперативни познания или пазарна интуиция.

 

„Ако хората разбират защо системата препоръчва нещо, те могат да решат дали да й се доверят, да я поставят под въпрос или да я подобрят“, обяснява Хайнрихс. „Това е мястото, където сътрудничеството между човешката преценка и машинния интелект става наистина мощно.“

 

Интеграция и оперативна съвместимост

Друга последователна тема в дискусиите с клиенти е интеграцията. Тъй като логистичните операции стават все по-взаимосвързани, способността за свързване на управлявани от AI-приложения със съществуващи системи става от съществено значение. „Винаги получаваме въпроса: как да се интегрирам с моята ERP система, моите други решения?“ Хайнрихс ми казва. Отговорът на Inform беше стандартизиране на конекторите и привеждане в съответствие с основните платформи като SAP и Microsoft. Резултатът е по-прост интеграционен път, намаляващ както разходите, така и времето за внедряване.

 

„Прави голяма разлика“, добавя той. „И също така ни улеснява да се разширим в международен план.“
Това е решаващ момент при приемането на AI. Дори и най-напредналото приложение ще се бори да създаде стойност, ако стои отделно от системите, където бизнес процесите действително се управляват. Логистичните компании вече работят с установени ИТ среди и новите решения трябва да се вписват в тези среди, без да създават допълнителна сложност.

 

 

Отговорност за данните

С увеличената свързаност и използване на данни идва и повишен контрол върху сигурността. Опитът на Хайнрихс в областта на киберсигурността дава силна позиция по този въпрос. „Всеки продукт трябва да има печат за сигурност, преди да излезе на пазара“, казва той. — Задължително е.

Тъй като AI моделите черпят от по-широки източници на данни – включително външни източници като новини и информация за пазара – сложността на управлението и защитата на тези данни нараства. „Количеството данни, които използваме, създава огромно търсене по отношение на сигурността на данните“, отбелязва Хайнрихс. "Трябва да останеш на върха."

 

Пазар, готов за работа

Може би най-впечатляващата е оценката на Хайнрихс за пазарните настроения. Вместо предпазливост, той вижда нарастващ апетит за експерименти и бърз напредък.

„Клиентите ни молят да предложим идеи“, казва той. "Те са готови да спечелят бързо, да се провалят бързо." Тази откритост създава плодородна почва за интелигентни решения, които могат да осигурят осезаеми подобрения без инерцията на мащабни-проекти за трансформация.

 

За много компании следващата фаза на цифровизацията няма да бъде дефинирана само от ИИ. Той ще бъде дефиниран от AI, който се обяснява, свързва се чисто със съществуващите системи и поддържа решения, на които хората могат да се доверят.