Kecerdasan Buatan - Dunia Melampaui Imajinasi Kita
Apa perbedaan sistem TI tradisional dan AI tercanggih?
Sistem TI konvensional berbasis aturan dan berhubungan dengan pesan statis. Dengan kata lain, kami mendefinisikan fungsi dan pohon keputusan yang kemudian diimplementasikan oleh mesin. Namun, dunia usaha saat ini menginginkan lebih. Mereka memerlukan dukungan TI yang sangat fleksibel dan disesuaikan untuk berbagai jenis dan struktur pesanan yang diterima dari berbagai saluran penjualan. Misalnya, sistem harus secara bersamaan mendukung pengiriman ke toko fisik dan pemenuhan e-commerce. Langkah pertama adalah menerapkan algoritme yang mengoptimalkan pemenuhan. SSI SCHAEFER telah menerapkan ini untuk klien Desigual, sehingga memungkinkan kami untuk terus menyesuaikan dan meningkatkan proses manajemen pesanan dan meningkatkan efisiensi biaya pengambilan. Meskipun demikian, cara logika dimodelkan dalam sistem TI membatasi apa yang dapat kita lakukan saat ini.
Ikon Terverifikasi Komunitas
Di SSI SCHAEFER, budaya inovatif membuat kami tetap berpikiran maju, dan AI adalah misi besar kami berikutnya. Kami ingin menciptakan proses intralogistik yang mampu beradaptasi dengan perubahan kebutuhan pelanggan – secara mandiri dan dinamis. Kami menginginkan sistem TI yang “berpikiran terbuka” dan mampu mengidentifikasi dan menganalisis pola; misalnya dalam mengatur perilaku, dalam situasi di mana manusia, yang fokus pada hubungan sebab akibat, tidak dapat memproses. Pergeseran paradigma ini akan memungkinkan kita merancang proses yang lebih tangkas dan lebih peka terhadap situasi. Hal ini akan memungkinkan kami, misalnya, untuk memprediksi pesanan pelanggan sebelum pesanan tersebut dilakukan, dan untuk melakukan pengambilan dan memulai pengiriman pada tahap yang lebih awal. Kami ingin memanfaatkan pengetahuan pelanggan yang ada di data kami.
Apa itu Kecerdasan Buatan? Apa itu kecerdasan? Kapan suatu sistem menjadi AI?
AI adalah upaya untuk memberikan sistem komputer kemampuan untuk berpikir sendiri sampai tingkat tertentu. Namun, para ahli pun masih belum bisa sepakat mengenai definisi pasti tentang kecerdasan. Salah satu contohnya adalah jaringan saraf. Ini adalah model struktur kognitif TI dengan tujuan memperkirakan korelasi fungsional yang umumnya tidak diketahui antara data masukan dan hasil. Sistem ini menganalisis kemungkinan hubungan dan menggunakan data yang tersedia dengan cara yang tidak mungkin dilakukan oleh manusia yang memiliki prasangka dan prasangka. Atau, dengan kata lain, orang berpikir berdasarkan permasalahan tertentu. Mesin mencari koneksi, dan memberi kita jawaban atas pertanyaan-pertanyaan yang mungkin belum pernah kita ajukan sebelumnya.
Seperti apa masa depannya?
Sistem AI yang telah dilatih untuk melakukan tugas intralogistik yang sesuai dapat membantu pekerja manusia di gudang. Sistem AI akan membuat rekomendasi dan meningkatkan efisiensi proses dengan menggunakan perkiraan cerdas. Pemeliharaan preskriptif, misalnya, akan memungkinkan perkiraan awal sisa masa pakai mesin tertentu. Potensi kesalahan akan didiagnosis terlebih dahulu dan pemeliharaan preventif dilakukan dengan dukungan proses intralogistik proaktif. Dengan kata lain, hal ini akan meminimalkan downtime mesin. Pemeliharaan preskriptif menggabungkan kecerdasan perangkat keras dan perangkat lunak.
Istilah AI bukanlah hal baru, namun semakin relevan. Mengapa topik ini semakin meningkat dalam perbincangan?
Pada tahun 1990an, kita tidak memiliki volume data atau kekuatan pemrosesan untuk proses pembelajaran mesin canggih yang dibutuhkan oleh kebutuhan kita. Perangkat keras dan chip berkinerja tinggi saat ini memungkinkan hal ini. Teknologi big data menempatkan kita pada posisi yang nyaman karena mampu memasok sistem dengan pengetahuan buatan dan memungkinkan pembelajaran berkelanjutan. Pembelajaran mendalam, yaitu jenis pembelajaran mesin yang didasarkan pada jaringan saraf hierarkis, kini terbukti dan dapat dijalankan. Pada akhirnya, kita memiliki kemampuan yang lebih fleksibel dan lebih baik. Kita bisa melampaui teori, dan menerapkan teknologi ini dalam pekerjaan kita sehari-hari. Segala sesuatunya terus berkembang dan menjadi lebih baik, memperluas kemungkinan AI kita.
Apa dampak hal ini terhadap solusi intralogistik dari SSI SCHAEFER? Peran apa yang dimainkan AI dalam tim Anda?
Kami telah melihat keterampilan TI dan perangkat lunak kami berkembang di SSI SCHAEFER IT Solutions untuk membuka peluang AI baru. SSI SCHAEFER akan segera dapat menerapkan sistem AI dalam proyek pelanggan – setidaknya dalam hal ini berkaitan dengan data historis. Di masa depan, hal ini akan menyebabkan kita melakukan lebih sedikit pekerjaan pemrograman, dan lebih berkonsentrasi pada sistem pelatihan, dengan tujuan keberhasilan proyek yang lebih besar. Pada saat yang sama, kita perlu mempertahankan kendali atas sistem. Seberapa jauh kita melangkah? Kami memerlukan strategi cadangan yang memungkinkan kami merespons perubahan tak terduga di sisi pelanggan. Ini adalah satu-satunya cara untuk memastikan gudang pelanggan selalu beroperasi. Pada akhirnya, kami ingin menerapkan solusi yang batasannya hanya pada peralatan fisik intralogistik itu sendiri.
Fleksibilitas adalah karakteristik utama dari dukungan perangkat lunak, yang memungkinkan respons yang lebih besar terhadap kebutuhan pelanggan. Namun, untuk mencapai proyek AI yang sukses, komunikasi antara ilmu data, profesional simulasi, dan orang-orang yang benar-benar bertanggung jawab atas penerapannya adalah kuncinya. Memahami situasi pelanggan di dunia nyata adalah hal terpenting saat SSI SCHAEFER melangkah maju.