Mesterséges intelligencia - Egy világ, ami túlmutat a képzeletünkön
Miben különböznek a hagyományos IT-rendszerek és a legmodernebb mesterséges intelligencia?
A hagyományos IT-rendszerek szabályokon alapulnak, és statikus üzeneteknek felelnek meg. Más szóval, függvényeket és döntési fákat definiálunk, amelyeket a gépek aztán megvalósítanak. A mai vállalkozások azonban többet akarnak. Rendkívül rugalmas és testreszabott IT-támogatásra van szükségük a különböző értékesítési csatornán keresztül érkező megrendeléstípusok és struktúrák változatos köréhez. Például a rendszereknek egyszerre kell támogatniuk a hagyományos üzletekbe történő szállításokat és az e-kereskedelmi teljesítést. Az első lépés olyan algoritmusok telepítése, amelyek optimalizálják a teljesítést. Az SSI SCHÄFER ezeket a Desigual ügyfele számára telepítette, lehetővé téve számunkra a megrendeléskezelési folyamatok folyamatos módosítását és fejlesztését, valamint a komissiózás költséghatékonyságának javítását. Az IT-rendszerekben jelenleg modellezett logika azonban korlátozza a jelenlegi lehetőségeinket.
Az SSI SCHÄFER-nél az innovatív cégkultúra által mindig előrelátóak vagyunk, és a mesterséges intelligencia a következő nagy küldetésünk. Olyan intralogisztikai folyamatokat szeretnénk létrehozni, amelyek képesek alkalmazkodni az ügyfelek változó igényeihez – önállóan és dinamikusan. Olyan IT-rendszereket szeretnénk, amelyek „nyitottak”, és képesek azonosítani és elemezni a mintákat; például a rendelési viselkedésben, olyan helyzetekben, amelyeket az emberek – az ok-okozati összefüggésekre összpontosítva – nem tudnak feldolgozni. Ez a paradigmaváltás lehetővé teszi számunkra, hogy agilisabb és helyzetérzékenyebb folyamatokat tervezzünk. Ez lehetővé teszi számunkra például, hogy előre jelezzük az ügyfelek megrendeléseit, mielőtt azok leadásra kerülnének, és hogy korábban végezzük el a komissiózást és kezdjük meg a szállítást. Ki akarjuk használni az adatainkban rejlő ügyféltudást.
Mi a mesterséges intelligencia? Mi az intelligencia? Mikor válik egy rendszer AI-vá?
A mesterséges intelligencia (AI) arra tesz kísérletet, hogy a számítógépes rendszereket bizonyos mértékig képessé tegye az önálló gondolkodásra. Azonban még a szakértők sem tudnak igazán megegyezni az intelligencia pontos definíciójában. Egy példa erre a neurális hálózatok. Ez a kognitív struktúrák informatikai modellje, amelynek célja a bemeneti adatok és az eredmények közötti általánosan ismeretlen funkcionális korreláció közelítése. Ezek a rendszerek elemzik a lehetséges kapcsolatokat, és a rendelkezésükre álló adatokat olyan módon használják fel, amire az előítéletekkel és előítéletekkel rendelkező emberek nem képesek. Másképp fogalmazva, az emberek konkrét problémákban gondolkodnak. A gépek kapcsolatokat keresnek, és olyan kérdésekre adnak választ, amelyeket talán soha nem tettünk fel.
Milyen lesz a jövő?
A megfelelő intralogisztikai feladatok elvégzésére kiképzett mesterséges intelligencia rendszerek segíthetik az emberi dolgozókat a raktárakban. A mesterséges intelligencia rendszerek ajánlásokat tesznek és intelligens előrejelzések segítségével javítják a folyamatok hatékonyságát. Az előíró karbantartás például lehetővé teszi egy adott gép fennmaradó élettartamának korai előrejelzését. A potenciális hibákat előre diagnosztizálják, és a megelőző karbantartást a proaktív intralogisztikai folyamatok támogatásával végzik el. Más szóval, ez minimalizálja a gépek állásidejét. Az előíró karbantartás ötvözi a hardver és a szoftver intelligenciáját.
A mesterséges intelligencia kifejezés nem új keletű, de egyre nagyobb jelentőséget kap. Miért kerül ez a téma egyre több szóba?
Az 1990-es években egyszerűen nem állt rendelkezésünkre akkora adatmennyiség vagy feldolgozási teljesítmény a kifinomult gépi tanulási folyamatokhoz, mint amilyeneket a szükségleteik megköveteltek volna. A mai hardverek és nagy teljesítményű chipek ezt lehetővé teszik. A big data technológia kényelmes helyzetbe hoz minket, hogy mesterséges tudással tudjuk ellátni a rendszereket, és lehetővé tegyük a folyamatos tanulást. A mélytanulás, azaz a hierarchikus neurális hálózatokon alapuló gépi tanulási forma ma már bizonyított és életképes. Végső soron rugalmasabb, továbbfejlesztett képességekkel rendelkezünk. Túlléphetünk az elméleten, és alkalmazhatjuk ezeket a technológiákat a mindennapi munkánkban. A dolgok folyamatosan fejlődnek és jobbak lesznek, jelentősen bővítve a mesterséges intelligencia lehetőségeit.
Milyen hatással van ez az SSI SCHÄFER intralogisztikai megoldásaira? Milyen szerepet játszik a mesterséges intelligencia a saját csapatunkban?
Az SSI SCHÄFER IT Solutionsnél tapasztaltuk, hogy informatikai és szoftveres készségeink fejlődtek, új mesterséges intelligencia lehetőségeket nyitva meg. Az SSI SCHÄFER hamarosan képes lesz mesterséges intelligencia rendszereket telepíteni ügyfélprojektekben – legalábbis a historikus adatok tekintetében. A jövőben ez ahhoz vezet, hogy kevesebb programozási munkát kell majd végeznünk, és jobban kell a képzési rendszerekre koncentrálnunk, a nagyobb projektsiker érdekében. Ugyanakkor meg kell tartanunk az irányítást a rendszer felett. Meddig megyünk el? Tartalékstratégiákra lesz szükségünk, amelyek lehetővé teszik számunkra, hogy reagáljunk az ügyféloldalon bekövetkező előre nem látható változásokra. Csak így biztosíthatjuk, hogy az ügyfél raktára mindig működőképes legyen. Végső soron olyan megoldást szeretnénk megvalósítani, ahol az egyetlen korlátozás maga a fizikai intralogisztikai berendezés.
A rugalmasság a szoftvertámogatás központi jellemzője, amely lehetővé teszi a nagyobb reagálóképességet az ügyfelek igényeire. Egy sikeres MI-projekt megvalósításához azonban kulcsfontosságú a kommunikáció az adatelemzés, a szimulációs szakemberek és a megvalósításért ténylegesen felelős személyek között. Az SSI SCHÄFER előrelépése során a valós ügyfélhelyzet megértése kiemelkedő fontosságú.