Шесть причин, по которым искусственный интеллект и машинное обучение являются ключевыми драйверами роста не только в сфере логистики

Оцифровка цепочек поставок и взаимосвязь всех процессов являются ведущими факторами роста в отрасли логистики, а также основной целью нашей компании-разработчика программного обеспечения Evertracker. Вот почему мы разработали сложную платформу IoT, способную непрерывно собирать данные, и поэтому мы уделяем особое внимание машинному обучению и искусственному интеллекту. Наши клиенты используют наше программное обеспечение для достижения полной прозрачности своих логистических услуг, прогнозирования событий и автоматизации процессов. Мы работаем над созданием полностью связанной цепочки поставок.

Будущее логистики будет содержать множество различных средств и инноваций, таких как дроны, роботы и беспилотные грузовики. Однако не будет одной инновации, которая произведет революцию в процессах доставки, скорее это будет комбинация всего вместе. Победителем в непрекращающейся битве в сфере логистики станет тот, кто обладает наибольшей гибкостью и полным контролем над всеми процессами. Общая цель для успешного бизнеса должна состоять в том, чтобы владеть конечным потребителем и большей частью цепочки создания стоимости.

Для достижения этой цели компаниям необходимо инвестировать в интеллектуальные программные решения, такие как машинное обучение или искусственный интеллект. Управление процессами в больших масштабах и использование всевозможных инструментов требует высокомасштабируемого решения и максимальной автоматизации процессов. Функциональность человека и его способность управлять сложными процессами в режиме реального времени ограничены. Чем большей гибкости и роста вы хотите достичь, тем больше автоматизации необходимо для этого успеха. Интеллектуальные решения способны не только генерировать данные, но и фокусироваться на самой актуальной информации, которая не только дает вам хорошее представление о ваших процессах, но и позволяет вам управлять ими автономно.

Шесть причин, по которым мы сделали наше решение умным

Интернет вещей — это важный инструмент для постоянного сбора информации в режиме реального времени. Однако в то же время IoT — это всего лишь функциональный инструмент. Реальную ценность добавляют наши алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект.

Мы определили шесть основных причин, по которым мы так много внимания уделяем тому, чтобы сделать наши решения умными.

1. Удобство использования

Умные решения, которые понимают использование и автоматизируют внутренние процессы, повышают удобство использования. Поскольку мы стремились создать решение по принципу «подключи и работай», мы с самого начала сосредоточились на интеллектуальных алгоритмах. Мы автоматизировали большинство процессов настройки и создали API для бесшовной интеграции. Это позволяет нашим клиентам внедрять наше решение в свои повседневные процессы практически без дополнительных усилий. Поэтому наше программное обеспечение очень простое в использовании и позволяет нашим клиентам сосредоточиться на ответах.

Мы в Evertracker считаем, что чем меньше входных данных требует программное обеспечение, тем более удобным оно становится. Кроме того, это позволяет им интегрировать решения в существующие процессы, не добавляя дополнительных операций на свою сторону.

2. Масштабируемость

Вторая причина, по которой мы вкладываем большую часть нашего времени и ресурсов в алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект, — это масштабируемость нашего продукта, которая сочетается с нашим подходом.

Поскольку мы автоматизируем большинство наших внутренних процессов, операционные усилия, связанные с обслуживанием и контролем устройств наших клиентов, сокращаются, в то же время позволяя нашим клиентам сосредоточиться на использовании нашего программного обеспечения, а не на его настройке. Это позволяет нашим клиентам одновременно использовать сотни или тысячи устройств, интегрируя их в свои процессы, не управляя каждым из них. Мы фокусируемся на добавлении ценности, давая ответы, а не создавая данные и дополнительные рабочие нагрузки.

3. Отклонения

Наше программное обеспечение знает «нормальное» либо путем интеграции существующей информации, либо с помощью наших алгоритмов машинного обучения. Преимущества использования интеллектуальных алгоритмов для обнаружения нормального состояния позволяют нам сосредоточиться на аномалиях и отклонениях. Искусственный интеллект понимает отклонения в больших масштабах, что позволяет нашим клиентам отслеживать и контролировать все свои процессы. Наши клиенты могут быстрее и упреждающе реагировать на непредвиденные события и ошибки.

Использование интеллектуальных алгоритмов не требует предварительной настройки всего с самого начала. Благодаря постоянному анализу поступающих данных и сравнению с прошлыми и другими ресурсами наше программное обеспечение постоянно учится, чтобы стать быстрее и точнее.

4. Экономическая эффективность

Большим преимуществом искусственного интеллекта является экономичность. Во-первых, поскольку нашим клиентам не нужно увеличивать штат сотрудников для контроля и управления нашим программным обеспечением, они могут отслеживать все свои процессы в режиме реального времени, сосредоточив внимание на инцидентах. Во-вторых, они могут сосредоточиться на повышении качества и эффективности своих процессов только за счет увеличения ресурсов.

Кроме того, интеллектуальные решения не просто генерируют данные, что приводит к увеличению потребления данных и мощности серверов, они фокусируются на наиболее актуальной информации.

5. Прогнозы

Одним из наиболее важных преимуществ алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения является возможность прогнозирования. Знание того, что происходит в цепочках поставок, ведет к повышению качества и более гибкому взаимодействию. Использование датчиков IoT для сбора информации и визуализации результатов приводит только к картине прошлого. Кроме того, наше программное обеспечение собирает данные в режиме реального времени, а затем сравнивает их с исторической информацией и внешними источниками. Это позволяет нашему программному обеспечению понимать контекст и, следовательно, позволяет делать прогнозы в режиме реального времени.

Это позволяет нам указывать нашим клиентам на ошибки, которые могут возникнуть, и выявлять проблемы сразу же или даже до их возникновения.

6. Автоматизация

В настоящее время автоматизация является ключевым фактором роста. Автоматизация обеспечивает гибкость, повышает качество и особенно ускоряет работу, несмотря на увеличение организационной структуры. Однако для того, чтобы автоматизировать процессы, вы должны сначала инвестировать в решения искусственного интеллекта и машинного обучения. Традиционные программные решения, в которых вам необходимо задавать все параметры вручную, также могут привести к автоматизации процессов, но только интеллектуальные программные решения могут обеспечить автоматизацию в больших масштабах. Сложность и разнообразие процессов не позволяют человеческим функциям знать и вводить все потенциальные параметры. Однако, если программное решение изучает модели вашей логистической сети и позволяет вам регулировать эти выводы, вы можете очень быстро автоматизировать процессы по всей цепочке создания стоимости. Важным здесь является тот факт, что важен не только интеллектуальный алгоритм автоматизации, но еще важнее понимать эти шаблоны и повторяющиеся события, которые вы хотите автоматизировать.

Вывод

Я считаю, что данные в режиме реального времени и непрерывная информация являются одним из ключевых факторов успеха компаний. Вот почему мы в Evertracker создали и предоставляем сложную платформу IoT. Тем не менее, наша IoT-платформа — это функциональный инструмент, но это только часть оптимального решения. Я считаю, что только с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения наши клиенты могут использовать сгенерированные данные. Компании должны сосредоточиться на понимании реальности, прогнозировании будущего и автоматизации процессов, чтобы достичь высокого уровня эффективности и обеспечить устойчивый рост.

Но решения, которые только анализируют историю, никогда не будут поддерживать эту цель, потому что они не говорят вам, что произойдет в будущем.

Программные и аппаратные решения должны позволять пользователям сосредоточиться на своих операциях и предвидеть инциденты, а не анализировать прошлое. Это то, что предлагает наша компания Evertracker со своей сложной платформой IoT в сочетании с машинным обучением и искусственным интеллектом.

Узнайте больше об Evertracker: www.evertracker.com