Експерт пропонує створити «супербібліотекаря» ШІ для ланцюгів постачання
Ланцюгам постачання потрібен єдиний агент штучного інтелекту або такий собі «супербібліотекар», який міг би збирати та аналізувати усю інформацію зі сфери логістики та виробництва. Таку думку висловив Джона Макінтайр, головний директор з продуктів і технологій компанії Trimble. На його думку, система, у якій логісти використовували розрізнені інструменти ІТ для виконання кожного окремого завдання, вже застаріла та не може вважатися ефективною.
Глобальний ланцюг постачання керується за допомогою опрацювання великої маси даних. І те ж саме відбувається на рівні кожної компанії, пояснює Макінтайр. Але чим більше розвиваються технології штучного інтелекту, тим більше джерел інформації потрібно використовувати. ШІ робить свою роботу швидко та автоматично.
Але типовий диспетчер лише для того, щоб підтримувати потік товарів, сьогодні повинен вручну перемикатися між десятками розрізнених баз даних, застарілими корпоративними рішеннями та платформами відстеження. Це примушує його марнувати багато робочого часу, створює великі незручності і повертає нас до ризиків зробити помилку через вплив людського фактору. Ось чому нинішня система застаріла та потребує негайного перегляду, наполягає експерт.
«Нам потрібен єдиний агент штучного інтелекту, який допоможе швидко та надійно орієнтуватися та розуміти цю складну та хаотичну екосистему – безпечно керований через централізований інтерфейс користувача, що позбавляє необхідності постійно перемикатися між різними системами раз і назавжди», – стверджує Макінтайр. Він повинен також виконувати роль «супербібліотекаря», який має прямий доступ до усієї галузевої інформації. У такому разі єдиний високоспеціалізований агент ШІ забезпечить узгоджений користувацький досвід та охопити увесь процес виконання завдань.
Вирішення однієї транспортної проблеми зазвичай вимагає вилучення історії облікових записів з TMS, порівняння її з Google Таблицею для спотових цін, отримання веб-даних для отримання актуальної ринкової інформації та, нарешті, документування нової стратегії маршруту в програмному забезпеченні для управління автопарком. Наразі об’єднати усе це можна і не вручну, однак потрібен цілий «парк» електронних агентів. «Але уявіть, наскільки простіше та швидше це було б із справді потужним агентом, здатним виконувати весь цей ланцюжок команд одночасно на різних платформах», – додає експерт.
Раніше ми писали:
- Evergreen оптимізує планування рейсів за допомогою штучного інтелекту. Судноплавна компанія Evergreen оголосила про посилення співпраці з такими технологічними гігантами, як Samsung Heavy Industries, Weathernews та ClassNK. В Evergreen хочуть перевірити, чи оптимізація рейсів на основі штучного інтелекту забезпечить вимірну економію палива та викидів у реальних умовах експлуатації.
- У Євросоюзі набули чинності нові правила щодо штучного інтелекту. У Європейському Союзі набули чинності нові правила щодо використання контенту, створеного за допомогою ШІ. Основна вимога полягає у тому, що тепер зображення, відео та тексти на суспільно важливі теми, створені або відредаговані нейромережами, повинні мати чіткі візуальні та машинозчитувані позначки.
- Logist Office розширює можливості AI-агента: тепер статистика та аналітика доступні через звичайний діалог. Команда LogistOffice продовжує розвиток власних AI-сервісів та запускає новий функціонал – режим «Питання щодо статистики». Відтепер користувачі можуть отримувати статистичну інформацію та аналітичні дані у форматі звичайного діалогу зі штучним інтелектом.
