“ози сайт използва бисквитки (cookies). јко желаете можете да научите повече тук. –азбрах

Ќовини “ехнологии и ефективност

»зкуствени€т интелект във веригата за доставки

“ехнологи€та има нужните инструменти да оптимизира логистиката, като отвори нови възможности за планиране на процесите и анализ на работата

от , 03 май 2018 0 4335 прочитани€,

2017 г. се оказва трудна за базираната в  алифорни€ компани€ Infinera. ѕроизводител€т на телекомуникационно оборудване отбел€зва спад на приходите от 870 млн. долара през 2016 г. до 740 млн. долара през 2017 г., като брутни€т марж намал€ва от 45% на 33%. ¬ крайна сметка, компани€та, в ко€то работ€т около 2 000 души в —јў,  анада,  итай, »нди€ и Ўвеци€, отчита нетна загуба от 195 млн. долара за годината, в сравнение с 24 млн. долара през 2016 г.

ѕо думите на “омас ‘алън, CEO на компани€та, за да се обърне тази тенденци€, едно от нещата, върху които в Infinera са решили да акцентират, са технологичните подобрени€"¬ допълнение към засилването на фокуса върху бързото представ€не на нови продукти на пазара, нашето преструктуриране беше свързано също така и с технологични нововъведени€ в дългосрочен план. Ќа този фронт определено имаме прогрес”, коментира ‘алън.

ѕрочетете още: »зкуствени€т интелект и нови€т световен ред

«а да приведе в изпълнение сво€та стратеги€, компани€та се насочва към интеграци€та на изкуствен интелект (AI) в процеса по управление на веригата за доставки. Infinera ще използва машинно обучение, за да прогнозира по-точно датите на доставка, като анализира предишни вариации в производствените срокове и представ€нето на логистичните си екипи. "»скаме наши€т екип по продажбите да може бързо да определи текущата наличност на продукти за предсто€щи оферти и поръчки. —ъщо така се стремим към възможността незабавно да обмисл€ме много повече фактори и ограничени€, докато вземаме решени€ при създаването на определен график", добав€ “од “уомала, старши вицепрезидент на компани€та по информационните технологии.

¬ъздействието на предсказващи€ изкуствен интелект

ѕилотни€т проект на Infinera, свързан с интеграци€та на изкуствен интелект в процеса по управление на веригата за доставки, ще влезе в експлоатаци€ в средата на тази година, като първоначално ще обхваща само една производствена база. "—ъщо така искаме да предоставим информаци€ за наличностите на наши€ екип по продажбите и клиентите за всички продукти преди кра€ на годината", об€сн€ва “уомала и добав€, че използването на машинно обучение ще подобри способността на компани€та да взима решени€ за графиците, като ѝ даде възможност да се опре на много повече фактори, отколкото в момента.

«а целта Infinera използва технологи€та за управление на веригата за доставки на Intrigo Systems в комбинаци€ с AI-технологи€та на Splice Machine.  омпаниите получават релевантни прогнози от своите системи за управление на веригата за доставки от може би 30 години, но от съвсем скоро тази инфраструктура може да предвиди с точност аспекти като времето за доставка например”, об€сн€ва ћонте «вебен, главен изпълнителен директор и съосновател на Splice Machine.

"јко сте гол€м производител на мрежово оборудване, към ваши€ екип по продажбите посто€нно се задава въпроса: “ћожете ли да ми доставите поръчката до тази дата?" ј в повечето компании, дори и днес, с най-добрите ERP системи, продавачите са принудени да отговар€т: "ўе отида да провер€ и ще се свържа с вас". ѕо този начин обаче те дават възможност на клиента да се обърне към конкуренци€та”, добав€ «вебен. —поред него чрез предостав€не на информаци€ в реално време екипът по продажбите ще бъде в състо€ние да преговар€ с клиента на момента и, въпреки че н€кои стоки или услуги може да не са на разположение в дадени€ момент и срок, останалите могат да бъдат договорени. ““ова промен€ изц€ло процеса", см€та той.

Ќо прогнозирането на доставките дава много повече възможности от това просто да определите предварително графиците за производство и доставка. „рез технологи€та за интелигентно управление на веригата за доставки компаниите могат да прав€т исторически справки за периодите на експедиране и различни производствени детайли и да ги комбинират с външни източници на данни, като например метеорологични доклади.

Ћабиринтът, наречен верига за доставки

Infinera има предимство, когато става дума за внедр€ването на избраната от т€х технологи€, защото разчита на вертикално интегриран бизнес модел. «а други компании обаче използването на технологии, базирани на изкуствен интелект, за управление на веригата за доставки е по-трудно. "“ова може да не изглежда като особен проблем, но фактите сочат, че повече от 50% от обмена на информаци€ между бизнес партньори, все още става по факс, електронна поща или телефона", казва ћарк ћорли, директор продуктов маркетинг в OpenText, доставчик на решени€ за информационен мениджмънт.

¬ резултат на това логистиката далеч не е първата област, за ко€то се сещат ръководствата на компаниите, когато обмисл€т интеграци€та на изкуствен интелект. —поред скорошно проучване на Forrester например използването на изкуствен интелект за управление на веригата за доставки изостава далеч зад сектори като маркетинга, продуктови€ мениджмънт и поддръжката на клиенти. —амо 13% от компаниите съобщават, че в т€хната организаци€ логистиката е приоритетна област за интеграци€ на системи с изкуствен интелект.

¬еригата за доставки обикновено включва гол€м брой външни партньори, н€кои от които може да са далеч по-назад технологично, отколкото други. ќсвен това, според експертите, често има проблеми с качеството на данните и оперативната съвместимост. ¬ същи€ момент, преди да прилагат усъвършенствани алгоритми за анализ и машинно обучение към данните от веригата за доставки, компаниите тр€бва да съберат тези данни от своите производители, дистрибутори, доставчици и т.н.”, обръща внимание Ѕорис ≈велсън, вицепрезидент и главен анализатор на Forrester Research, и добав€, че именно това е и най-гол€мото предизвикателство, заедно с факта, че, след като все пак бъдат събрани, те не винаги са в непосредствено използваема форма. "ƒоставчикът може да разполага с данни на едно ниво на детайлност, а дистрибуторът – на друго”, акцентира ≈велсън.

“ова обаче не означава, че компаниите не се опитват да решат този проблем.

"¬секи клиент от сегмента Fortune 400, с когото говорим, се интересува от разбирането, изследването и наличието на доказателство на концепци€", казва ‘ранк ћееркамп, изпълнителен директор на консултантската компани€ Accenture, като добав€, че изкуствени€т интелект има огромни възможности за прилагане в управлението на веригата за доставки.

ќтвъд анализите

¬ допълнение към анализа на данни и предвиждането на различни аспекти, свързани с логистиката, технологиите, базирани на изкуствен интелект, се използват и на други места в управлението на веригата за доставки.

«а потребителите едно от най-очевидните приложени€ на изкуствени€ интелект са личните асистенти като Siri, Alexa и Google. “ези своеобразни чатботове обедин€ват търсене, гласово разпознаване и обработката на естествен език, всички основаващи се на изкуствен интелект. —ъщи€т подход може да се използва и за създаване на виртуални агенти, които могат да помогнат на компаниите да извличат по-лесно информаци€ от ERP системи”, твърди ћееркамп и добав€, че именно това предстои да се случва през следващото десетилетие.

ƒруга сфера, в ко€то изкуствени€т интелект намира основно приложение, е разпознаването на изображени€. ““ова може да играе важна рол€ за управление на наличностите”, см€та ƒжейсън √олдбърг, старши вицепрезидент, отговар€щ за търговските практики в компани€та за подпомагане на дигиталната трансформаци€ SapientRazorfish.

≈дин пример за това е практиката на Amazon Go, при ко€то се тества използването на робот със стереоскопична камера за инвентаризаци€ на наличностите. ¬еригата Walmart също наскоро стартира подобен пилотен проект в над 50 магазина.

ќпредел€нето на цените също е област, в ко€то изкуствени€т интелект може да помогне”, казва Ќоуен √одард, директор по ценообразуването на продукти в PayPal. ѕо думите ѝ това включва ценова оптимизаци€ и автоматизаци€ на ценовото изпълнение. ќсвен това, според не€, технологи€та може да подобри и човешката производителност. " омбинаци€та от човешка интелигентност, изкуствен интелект и автоматизаци€ може да спести много време, да намали оперативните разходи и да предотврати много от грешките, които се допускат при работа на ръка. јко разчитат на изкуствен интелект, служителите ще могат да пренасочат вниманието си към нерутинни, аналитични и творчески задачи”, категорична е т€.

IoT ще катализира работата на изкуствени€ интелект

—ам по себе си изкуствени€т интелект е мощна и трансформираща бизнес технологи€. Ќо в комбинаци€ с »нтернет на нещата (IoT) се превръща в нещо много повече”, см€та ћорли от OpenText. —поред него чрез тази комбинаци€ компаниите получават една автономна верига за доставки, ко€то в бъдеще може да се превърне в самоосъзната, самоуправл€ваща се и самоопредел€ща се система.

≈дна от най-големите инженерни компании – јBB - се опитва да направи точно това.

"Ќие разполагаме с изследователски центрове, които работ€т върху внедр€ването на изкуствен интелект и машинно обучение през последните седем години", разказва —атиш √ану, CSO на компани€та. ѕо този начин компани€та изгражда платформа за IoT, наречена ABB Ability.

"ќбикновено това, което интересува клиентите ни, е свързано с кондиционен мониторинг и изпреварваща поддръжка. “е искат да зна€т кога е веро€тно да възникне проблем и колко дълго могат да разчитат на даден актив.  огато знаем, че предстои нещо да излезе от стро€, лесно можем да отбележим това в системата за поръчка на резервни части например”, об€сн€ва √ану и добав€, че това означава, че клиентите на ABB могат да фиксират всеки проблем, преди той да доведат до спиране на системата. 

 ќћ≈Ќ“ј–» ќ“  

ѕолезни страници
    «а нас | јудитори€ | –еклама |  онтакти | ќбщи услови€ |
    ƒействителни собственици на насто€щото издание са »во √еоргиев ѕрокопиев и “еодор »ванов «ахов