Могат ли решенията за изкуствен интелект, ориентирани към данни, да направят обединяването човек - машина рентабилно?

Изкуственият интелект (AI) се отнася до технологията, която позволява на машини, софтуер и системи да имитират определени аспекти на човешкия интелект и поведение. Той работи чрез използването на „интелигентни агенти“ и сложни алгоритми, позволяващи разбирането на информацията, изпълнението на задачи и адаптирането към променящите се входни данни и среди.

AI обикновено използва човешки разсъждения като основа за вземане на решения, целящи да предоставят подобрени прозрения, продукти, услуги и ефективност. В областта на ИИ съществуват различни подполета като машинно обучение, обработка на естествен език, планиране, решаване на проблеми и роботика.

Приложенията на изкуствения интелект във веригата за доставки са разнообразни и обхващат задачи като извличане на информация, анализ на данни, планиране на предлагането и търсенето, автономни превозни средства и управление на складове.

Появата на AI, ориентиран към данни, революционизира този пазар чрез интегриране на машинно обучение и техники за анализ на големи данни, позволявайки на AI да се учи от данни, вместо да зависи единствено от алгоритми. Следователно, той улеснява превъзходното вземане на решения и осигурява по-прецизни резултати. Освен това, ориентираният към данни AI показва по-голяма мащабируемост в сравнение с конвенционалните AI подходи. Тъй като наборите от данни нарастват по размер и сложност, се очаква значението на ориентирания към данни AI да нараства в бъдеще.

Какво представляват ориентираните към данни AI решения?

Както споменахме по-горе, тази форма на AI е специално създадена, за да използва данни за обучение и прогнозиране. Бизнесът често използва AI, ориентиран към данни, за информиране на решения относно продукти, услуги и маркетинг. Например, в контекста на VoIP телефонните услуги, AI, ориентиран към данни, помага при разбирането на данните за използването на клиентите и определянето как да се подобри услугата.

Data-Centric AI включва методично инженерство на данните, използвани при изграждането на AI система. Помислете за ориентирана към данни AI система като програмиране, което дава приоритет на данните, а не на кода. AI решенията се приемат все повече в различни индустрии и въпреки че AI моделите са постигнали напредък с течение на времето, необходима е фундаментална промяна, за да се разгърне напълно пълният потенциал на AI.

AI, ориентиран към данни, често се използва заедно с други модалности на AI, включително машинно обучение и дълбоко обучение. Тъй като все повече фирми и организации признават потенциалните предимства на вземането на решения, базирани на данни, популярността на ИИ, ориентиран към данни, продължава да расте.

Как работи AI, ориентиран към данни?

AI, ориентиран към данни, подобрява производителността на AI услугите чрез увеличаване, екстраполация и интерполация. Чрез разширяване на обема на наличните данни и оптимизиране на тяхното използване, ориентираният към данни AI допринася за точността и надеждността на тези услуги.

Този нов подход включва генериране на AI, ориентиран към данни, като се използват данни за обучение от различни източници, включващи синтетични данни и публични/частни набори от данни. Подобен подход подобрява качеството на данните за обучение, като същевременно намалява времето и усилията, необходими за тяхното генериране. Освен това, той подобрява ефективността, с която AI услугите използват данни за обучение. Следователно, ориентираният към данни AI може без усилие да обработва допълнителни набори от данни, независимо от техния размер.

Освен това, AI, ориентиран към данни, не е ограничен до конкретен тип данни, тъй като може да събира прозрения от текст, изображения, аудио и видео.

Като цяло, ориентираната към данни AI стратегия включва следните стъпки:

• Прилагане на подходящи етикети и отстраняване на всички проблеми.

• Елиминиране на шумни екземпляри на данни.

• Използване на техники за увеличаване на данните.

• Провеждане на инженерни функции.

• Анализиране на грешки.

• Ангажиране на експерти в областта за оценка на точността или неточността на точките от данни.

Защо изкуственият интелект е важен за веригата за доставки

Ефективното управление на веригата за доставки играе жизненоважна роля за успешните операции на много компании. Веригата за доставки обхваща сложната мрежа, която свързва една компания с нейните различни доставчици и доставчици. По същество той обхваща всички компоненти и процеси, необходими за производството на артикул и доставянето му на клиентите. Едно прекъсване в тази верига може бързо да изложи компания на риск, възпрепятствайки операциите по производство, дистрибуция или доставка.

Предвид тези критични съображения, ефективното управление на веригата за доставки е основен аспект на много бизнеси. Въпреки това, управлението на верига за доставки е изключително сложна и предизвикателна задача. Това включва координиране на множество страни и справяне с различни фактори, включително наличност на материали, проблеми с работната ръка, колебания в цените и много други.

За щастие, изкуственият интелект (AI) постигна значителен напредък през последните години, превръщайки се в мощен инструмент с широк спектър от бизнес приложения. В контекста на оптимизирането на веригата за доставки AI може да играе трансформираща роля.

Скорошно проучване, проведено сред организации по веригата за доставки, разкри, че този сектор очаква удвояване на машинната автоматизация в техните процеси между сега и 2028 г. В следващите раздели ще проучим как изкуственият интелект може да бъде използван ефективно за справяне с тези предизвикателства и подобряване на оптимизацията на веригата за доставки.

Управление на данни

Ефективното управление на данни е предизвикателен аспект от управлението на веригата за доставки. Огромното количество данни, генерирани във веригите за доставки, налага внимателно наблюдение, категоризиране и регистриране. Този процес е от решаващо значение за идентифициране на тенденции, откриване на потенциални проблеми и оптимизиране на веригата за доставки.

AI превъзхожда в анализирането и реагирането на големи набори от данни. Чрез техники за машинно или задълбочено обучение, AI системите непрекъснато се учат, усъвършенстват се и подобряват възможностите си за обработка. Използвайки данни от веригата за доставки, AI системите могат да бъдат обучени да разпознават несъответствия, да идентифицират модели и проактивно да идентифицират потенциални проблеми.

Ефективност

Оптимизирането на веригата за доставки се върти около увеличаване на ефективността. Като се има предвид взаимосвързаният характер на веригите за доставки, всяко забавяне или проблем в една част от мрежата има вълнообразни ефекти върху други компоненти. AI предлага значително предимство пред хората и други компютърно-базирани системи, когато става въпрос за ефективност, позволявайки бързо разрешаване на проблеми, когато възникнат.

Прогнозиране на капацитета и търсенето

Веригите за доставки са изправени пред различни предизвикателства, включително закъснения, повреди, неочаквано търсене и други. Програмите за изкуствен интелект предоставят подобрени инструменти за прогнозиране на клиентското търсене и капацитета на веригата за доставки. Това позволява на бизнеса проактивно да коригира капацитета по време на натоварени периоди или да намали мащаба по време на по-бавни периоди, за да оптимизира разходите.

Управление на инвентара

Точното управление на запасите е от решаващо значение за поддържането на гладък поток от стоки в рамките на веригата за доставки. Той осигурява ефективни складови операции и предпазва от недостиг или свръхналичност. Управлението на инвентара включва множество фактори, от обработката на поръчките до избора и опаковането. Способността на AI да обработва огромни количества данни го прави много ефективен при управлението на инвентара, намалявайки грешките и оптимизирайки нивата на запасите.

Намаляване на разходите и безопасност

Подобреният изкуствен интелект може да подобри управлението на склада чрез минимизиране на неефективността, което води до спестяване на разходи. Добре управляваните складове също допринасят за подобряване на безопасността на работниците и материалите.

Някои AI системи могат дори да автоматизират задачи, традиционно изпълнявани от хора, като допълнително повишават безопасността, като премахват хората от потенциално опасни ситуации. AI работи с висока скорост и с по-нисък процент грешки в сравнение с хората, което води до повишена ефективност и намалени разходи. При внедряването на системи с ИИ обаче трябва да се имат предвид опасенията относно изместването на работа.

Преконфигуриране

Въпреки че предприятията се стремят да проектират добре структурирани вериги за доставки, за да сведат до минимум несъответствията и неефективността, все още могат да възникнат предизвикателства и смущения. AI системите могат да приемат холистична перспектива на веригата за доставки, търсейки възможности за оптимизация. Това може да включва консолидиране на множество доставчици в един, идентифициране на по-бързи или по-рентабилни транспортни маршрути или прилагане на други стратегически корекции за подобряване на цялостната производителност на мрежата.

Предимства на AI във веригата за доставки

Изкуственият интелект (AI) носи множество предимства за управлението на веригата за доставки (SCM):

Подобрена скорост: AI улеснява ефективното планиране на предлагането и търсенето, като взема предвид факторите на пазара, нуждите на потребителите и промените в околната среда. Тази оптимизация води до по-бързо вземане на решения и рационализирани операции по цялата верига на доставки.

Подобрена логистика: Задвижваните от изкуствен интелект системи оптимизират складовите операции и дистрибуцията, което води до подобрена ефективност на логистиката. Това включва ефективно управление на инвентара, оптимизирано маршрутизиране и подобрена координация на движението на стоките.

Намаляване на разходите: управляваните от AI SCM решения помагат за намаляване на разходите, като позволяват намалени разходи за инвентар и съхранение. Освен това AI рационализира процесите, позволявайки по-бърза обработка на стоки и по-бързо разпространение, което води до спестяване на разходи.

Интелигентните способности, подкрепени от AI и машинно обучение, играят решаваща роля в движението на стоки по веригата на доставки. Тези възможности включват:

Съпоставяне на предлагането и търсенето: AI помага за привеждане в съответствие на предлагането с търсенето чрез анализиране на пазарни данни и прогнозиране на поведението на потребителите, което позволява по-добро управление на запасите и намаляване на изчерпването или свръхналичността.

Предсказуеми анализи и очаквано време на пристигане (ETAs): AI използва исторически данни и данни в реално време, за да предвиди времето за доставка и да предостави точни ETAs, подобрявайки удовлетвореността на клиентите и оперативното планиране.

Видимост на инвентара в реално време: AI позволява наблюдение в реално време на инвентара в покой и в движение, предоставяйки ценна информация за нивата на наличността, местоположението и състоянието, което позволява ефективно управление на инвентара и изпълнение на поръчките.

Прецизна наличност и статус на поръчката: Задвижваните от изкуствен интелект системи предоставят точна информация в реално време за наличността на продукта и състоянието на поръчката, като подобряват обслужването на клиентите и позволяват по-добро вземане на решения.

Прогнозиране на поддръжката на активи: AI дава възможност за предсказуема поддръжка и прогнозиране на ремонта за активи във веригата за доставки, като оптимизира циклите на поддръжка и намалява времето за престой.

Предизвикателства на ИИ във веригата на доставки

Възприемането на AI и интелигентни възможности в SCM носи предимства като подобрена информация за данните, подобрена скорост, оптимизирана логистика, намаляване на разходите и по-добро управление на процесите и активите на веригата за доставки.

Технологиите постигнаха значителни крачки в решаването на предизвикателствата във веригата за доставки, но е важно да се признае, че не всички препятствия са напълно смекчени.

Ограничения за данни: AI разчита на висококачествени и изобилни данни, за да осигури ефективни резултати. Много фирми обаче се борят с ограничения на данните по отношение както на качеството, така и на количеството. За да се използва AI във веригата за доставки, ограниченията на данните трябва да бъдат сведени до минимум. Това предполага подобряване на качеството на данните чрез ефективни практики за управление на данни и интегриране на данни в реално време в процеси и системи. Непрекъснатото синхронизиране на данните гарантира, че бизнесът работи с най-актуалната информация, позволявайки смислен анализ и действени прозрения.

Липса на доверие в технологиите: Изкуственият интелект все още е сравнително нова технология и може да има колебания и съпротива сред бизнеса и отделните хора да я възприемат. Внедряването на AI системи, като например в складове, може да включва преминаване от човешки опит към компютърно базирани системи. Изграждането на доверие в AI изисква демонстриране на неговите възможности и представяне на стойността, която носи. AI системите могат значително да подобрят процесите на планиране, да рационализират операциите и да спестят разходи и време. Комбинирането на данни, алгоритми и човешки опит е сложно, но виждането на AI в действие може да помогне за изграждането на доверие. Решения като Flowlity, създадени от експерти в областта, могат да изиграят решаваща роля за изграждането на увереност и доверие в AI.

Технологични ограничения: Въпреки че AI е впечатляващ, той все още е изправен пред определени технологични бариери. В бързи производствени среди вземането на решения в реално време е от съществено значение. Базираните в облак AI системи изискват значителна честотна лента и може да е необходим специализиран хардуер за достъп до възможностите на AI, което може да доведе до допълнителни разходи.

Бизнесът се нуждае от решения, които съчетават фактори и прогнози от реалния свят, за да вземат навременни и информирани решения. Ефективното решение трябва да автоматизира планирането, да управлява ефективно нивата на запасите и да предоставя сигнали за потенциални проблеми.

Оперативни разходи: Въвеждането на AI в процесите на веригата за доставки може да бъде скъпо за бизнеса. Първоначалните инвестиции в технологична интеграция могат да бъдат значителни и трябва да се имат предвид и текущите оперативни разходи. Въпреки това, изборът на софтуер като услуга (SaaS) решения може да бъде рентабилна алтернатива на разработването на вътрешни решения. AI е предназначен да подобри човешката работа чрез автоматизиране на ръчни задачи и улесняване на по-доброто вземане на решения.

Докато системите с изкуствен интелект изискват поддръжка и случайна подмяна, едно добре оптимизирано решение може да се окаже рентабилно с течение на времето, като оптимизира инвентара, планирането и прогнозирането, което води до спестяване на разходи.

Изграждането на устойчива верига за доставки е непрекъснато начинание за търговците на дребно и производителите. Чрез адресиране и преодоляване на предизвикателствата, свързани с приемането на AI, фирмите могат да внедрят рентабилни решения, които рационализират техните операции по веригата на доставки.

Заключение

Решенията, ориентирани към AI, се очертаха като мощна сила в трансформирането на управлението на веригата за доставки. Тези решения използват изкуствения интелект за подобряване на различни аспекти на веригата за доставки, включително прогнозиране на капацитета и търсенето, управление на инвентара, намаляване на разходите и подобряване на безопасността. Използвайки възможностите на AI, фирмите могат да постигнат по-голяма оперативна ефективност, да оптимизират вземането на решения и да отговорят ефективно на динамичните изисквания на ландшафта на веригата за доставки.

Обединяването човек-машина е критичен компонент на решенията, ориентирани към AI. Вместо да замества хората, AI работи в тандем с човешки опит, за да увеличи вземането на решения, да автоматизира повтарящи се задачи и да предостави ценна информация за по-информирани действия. Този съвместен подход позволява на бизнеса да използва силните страни както на хората, така и на машините, което води до подобрена ефективност, точност и производителност в операциите по веригата за доставки.

Публикацията на Георги Шопов: "Могат ли решенията за изкуствен интелект, ориентирани към данни, да направят обединяването човек - машина рентабилно?" е написана за KriptoNovini.bg

---

Новини от днес

---

Свързани новини

Защо детекторите за писане с изкуствен интелект намират конституцията на САЩ, написана от инструмент с изкуствен интелект

Новата главоблъсканица за американски стартиращи фирми с изкуствен интелект: пари, но без данни

Новата главоблъсканица за американски стартиращи фирми с изкуствен интелект: пари, но без данни

Прогноза и анализ на пазара на криптовалута с помощта на извличане на данни и изкуствен интелект

Още новини с автор: Георги Шопов