Inteligența artificială - o lume dincolo de imaginația noastră

Care sunt diferențele dintre sistemele IT tradiționale și inteligența artificială de ultimă generație?

Sistemele IT convenționale se bazează pe reguli și corespund unor mesaje statice. Cu alte cuvinte, definim funcții și arbori de decizie pe care mașinile le implementează apoi. Cu toate acestea, întreprinderile de astăzi doresc mai mult. Ele au nevoie de un suport IT extrem de flexibil și adaptat pentru o varietate de tipuri și structuri de comenzi primite de pe mai multe canale de vânzare. De exemplu, sistemele trebuie să susțină simultan livrările către magazinele fizice și comerciale și îndeplinirea comerțului electronic. Un prim pas este implementarea unor algoritmi care să optimizeze îndeplinirea. SSI SCHAEFER i-a implementat pe aceștia pentru clientul Desigual, permițând ajustarea și îmbunătățirea continuă a proceselor de gestionare a comenzilor și îmbunătățirea eficienței costurilor de preluare. Deși, modul în care logica este modelată în prezent în sistemele IT limitează ceea ce putem face în prezent.

La SSI SCHAEFER, cultura noastră inovatoare ne face să gândim în perspectivă, iar inteligența artificială este următoarea noastră mare misiune. Dorim să creăm procese intralogistice capabile să se adapteze la nevoile în schimbare ale clienților - în mod autonom și dinamic. Ne dorim sisteme IT care să fie "deschise la minte" și capabile să identifice și să analizeze modele; de exemplu, în comportamentul de comandă, în situații în care oamenii, cu accentul nostru pe legăturile cauzale, nu pot procesa. Această schimbare de paradigmă ne va permite să proiectăm procese mai agile și mai sensibile la situații. Acest lucru ne va permite, de exemplu, să prezicem comenzile clienților înainte ca acestea să fie plasate și să efectuăm selecția și să începem expedierea într-un stadiu mai timpuriu. Dorim să valorificăm cunoștințele despre clienți care se află în datele noastre.

Ce este inteligența artificială? Ce este inteligența? Când devine un sistem inteligență artificială?

Inteligența artificială este încercarea de a oferi sistemelor informatice capacitatea de a gândi singure, într-o anumită măsură. Cu toate acestea, nici măcar experții nu se pot pune de acord asupra unei definiții exacte a inteligenței. Un exemplu sunt rețelele neuronale. Acesta este un model informatic al structurilor cognitive cu scopul de a aproxima o corelație funcțională, în general necunoscută, între datele de intrare și rezultate. Aceste sisteme analizează posibilele conexiuni și utilizează datele de care dispun într-un mod care nu este posibil de către oamenii cu preconcepții și prejudecăți. Sau, altfel spus, oamenii gândesc în termeni de probleme specifice. Mașinile caută conexiuni și ne oferă răspunsuri la întrebări pe care poate că nu le-am fi pus niciodată de la bun început.

Cum va arăta viitorul?

Sistemele de inteligență artificială care au fost antrenate pentru a efectua sarcini intralogistice corespunzătoare pot ajuta lucrătorii umani din depozite. Sistemele de IA vor face recomandări și vor îmbunătăți eficiența proceselor prin utilizarea previziunilor inteligente. Întreținerea prescriptivă, de exemplu, va permite prognozarea din timp a duratei de viață rămase a unei anumite mașini. Eventualele defecțiuni vor fi diagnosticate în avans și se va efectua o întreținere preventivă cu sprijinul proceselor intralogistice proactive. Cu alte cuvinte, acest lucru va reduce la minimum timpul de nefuncționare a utilajelor. Întreținerea prescriptivă combină inteligența atât a hardware-ului, cât și a software-ului.

Termenul "inteligență artificială" nu este nou, dar devine din ce în ce mai relevant. De ce acest subiect este din ce în ce mai des abordat?

În anii '90, pur și simplu nu aveam volumul de date sau puterea de procesare pentru procesele sofisticate de învățare automată cerute de imperativele noastre. În prezent, hardware-ul și cipurile de înaltă performanță fac acest lucru posibil. Tehnologia big data ne pune în poziția confortabilă de a putea furniza sisteme cu cunoștințe artificiale și de a permite învățarea continuă. Învățarea profundă, adică un tip de învățare automată bazată pe rețele neuronale ierarhice, este acum dovedită și viabilă. În cele din urmă, avem abilități mai flexibile și îmbunătățite. Putem merge dincolo de teorie și putem implementa aceste tehnologii în activitatea noastră de zi cu zi. Lucrurile evoluează și se îmbunătățesc continuu, extinzându-ne considerabil posibilitățile de inteligență artificială.

Ce impact are acest lucru asupra soluțiilor intralogistice de la SSI SCHAEFER? Ce rol joacă AI în cadrul propriei echipe?

La SSI SCHAEFER IT Solutions am văzut cum competențele noastre în domeniul IT și software s-au dezvoltat pentru a deschide noi oportunități de inteligență artificială. SSI SCHAEFER va putea în curând să implementeze sisteme AI în proiectele clienților - cel puțin în ceea ce privește datele istorice. În viitor, acest lucru va face ca noi să facem mai puțină muncă de programare și să ne concentrăm mai mult pe sistemele de instruire, cu scopul de a obține un succes mai mare al proiectelor. În același timp, trebuie să păstrăm controlul asupra sistemului. Cât de departe mergem? Vom avea nevoie de strategii de rezervă care să ne permită să răspundem la schimbări neprevăzute din partea clientului. Aceasta este singura modalitate de a ne asigura că depozitul clientului este întotdeauna operațional. În cele din urmă, dorim să implementăm o soluție în care singura limitare este echipamentul intralogistic fizic în sine.

Flexibilitatea este caracteristica centrală a asistenței software, permițând o mai mare capacitate de reacție la nevoile clienților. Cu toate acestea, pentru a realiza un proiect de IA de succes, este esențială comunicarea între profesioniștii în domeniul științei datelor, al simulării și persoanele care sunt efectiv responsabile de implementare. Înțelegerea situației reale a clientului este primordială în momentul în care SSI SCHAEFER face un salt înainte.