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作者 | GEORGIA WILSON
編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師
Watson是IBM的人工智能(AI)服務(wù),應(yīng)用程序和工具套件。Watson旨在幫助企業(yè)以新的方式釋放數(shù)據(jù)的價值,并消除員工的重復(fù)任務(wù),從而將重點轉(zhuǎn)移到高價值的工作上。這不僅使公司能夠預(yù)測和確定業(yè)務(wù)成果,以便重新考慮實踐和工作流程。
IBM Watson AI服務(wù)的一部分是機器學(xué)習(xí)。沃森軟件的開發(fā)旨在幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員將AI集成到公司應(yīng)用程序中。Watson Machine Learning使跨職能團隊能夠快速,輕松地部署,監(jiān)視和優(yōu)化模型。
巴斯夫營養(yǎng)與健康 -化學(xué)組的分工巴斯夫 -與IBM在2019年初合作作為其更為廣闊的視野,使數(shù)字化業(yè)務(wù)的重要組成部分的一部分。
巴斯夫要求其產(chǎn)品具有較高的交付性能,并在供應(yīng)商,制造商,物流合作伙伴和分銷中心之間進(jìn)行端到端的協(xié)調(diào),并具有管理功能失調(diào)的庫存的能力。巴斯夫與IBM合作,探索了AI和機器學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建更明智的庫存決策并確保產(chǎn)品在正確的時間到達(dá)正確的位置。
借助IBM Watson的認(rèn)知智能,巴斯夫和IBM首先建立了概念驗證(PoC),以評估如何利用AI和機器學(xué)習(xí)來構(gòu)建更強大的Replenishment Advisor工具。評估之后,IBM Watson和BASF基于交易訂單數(shù)據(jù)和公司ERP系統(tǒng)中的未來訂單以及銷售模式報告,數(shù)量策略,庫存水平和運輸時間設(shè)計了一個模型。使用開源機器學(xué)習(xí),構(gòu)建了定制解決方案來預(yù)測未來的補貨需求。
在僅完成10個培訓(xùn)周期后,該軟件就提供了準(zhǔn)確的預(yù)警,以補充庫存,并提供了最佳的中斷時間。
巴斯夫營養(yǎng)與健康部供應(yīng)鏈運營卓越與數(shù)字化主管Bernd Lohe博士說:“ IBM Cloud和Watson AI服務(wù)使我們能夠立即訪問內(nèi)置了IBM經(jīng)驗的各種機器學(xué)習(xí)模型。”?!斑@意味著我們可以開始分析數(shù)據(jù)并立即培訓(xùn)補給顧問。該解決方案還包括數(shù)據(jù)可視化。在培訓(xùn)階段,這有助于我們的計劃人員理解系統(tǒng)建議并執(zhí)行有效的機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)循環(huán)。Replenishment Advisor中內(nèi)置了集成的聊天機器人功能,使員工可以使用自然語言與解決方案進(jìn)行交互?;谖覀兂晒Φ腜oC,無論是在強大的認(rèn)知功能還是在易用性方面,我們都對IBM Watson產(chǎn)品組合感到非常滿意。”
KIST Europe是韓國科學(xué)技術(shù)學(xué)院(KIST)的第一個海外分支機構(gòu),旨在為韓國和歐洲領(lǐng)先的研究機構(gòu)和行業(yè)合作伙伴建立開放的創(chuàng)新平臺。KIST的關(guān)鍵研究領(lǐng)域之一是“工業(yè)4.0”的概念,它是技術(shù)的發(fā)展,從人工控制的集中式系統(tǒng)到可以獨立操作的分散式機器。
為了測試并證明“工業(yè)4.0”可以為制造業(yè)增加的價值,KIST Europe與SmartFactory和IBM Watson合作改善了重量測量,這是質(zhì)量管理不可或缺的一部分。“ SmartFactory背后的技術(shù)令人印象深刻,但制造商對技術(shù)本身并不感興趣。為了證明“工業(yè)4.0”方法的價值,我們需要展示工廠如何解決現(xiàn)實世界中的制造問題,” KIST歐洲AI實施業(yè)務(wù)主管MarcoHüster說。
在制造中,與預(yù)期重量的最小偏差可能表示組件,產(chǎn)品或生產(chǎn)線機械出現(xiàn)故障。結(jié)果,這三家公司將現(xiàn)有的SmartFactory技術(shù),數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案和1000個現(xiàn)實測量數(shù)據(jù)集與機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合,以產(chǎn)生一個可以以98.1%的可靠測量精度進(jìn)行預(yù)測的模型。
“體重測量是一個非常簡單的例子,但是它證明了將AI和智能工廠技術(shù)相集成可以對生產(chǎn)線效率和質(zhì)量管理產(chǎn)生真正的影響,” KIST歐洲集團負(fù)責(zé)人Hongwoon Hwang博士評論道。“在IBM的幫助下,我們向行業(yè)展示了分散式AI如何能夠幫助提供更大的靈活性,優(yōu)化流程管理并預(yù)測生產(chǎn)資源的性能。在我們繼續(xù)邁向第四次工業(yè)革命的過程中,這些功能將幫助先驅(qū)制造商改變行業(yè)并為他們自己和他們的客戶創(chuàng)造新的價值。”
亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)是亞馬遜面向企業(yè)的綜合云平臺。AWS的一項服務(wù)是機器學(xué)習(xí)(Machine Learning),客戶可以在其中構(gòu)建,訓(xùn)練和部署模型,應(yīng)用和集成經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的AI應(yīng)用程序(例如建議和預(yù)測),為自定義算法利用靈活的框架和廣泛的計算選項以及深層次利用學(xué)習(xí)技術(shù),分析和安全性。
最近幾個月,Convoy與AWS合作,利用其機器學(xué)習(xí)服務(wù)開發(fā)了一種解決方案,以使卡車運輸更加高效和環(huán)境友好。
卡車司機每年記錄的40%的里程是用空卡車完成的。問題的一部分是行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施與傳統(tǒng)方法的結(jié)合。使用AI Convoy希望在AWS的幫助下實現(xiàn)流程自動化。
通過使用Amazon SageMaker,Convoy開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)模型,可以分析數(shù)百萬個運輸工作和卡車司機的可用性,從而為您推薦具有成本效益和時間效率的匹配產(chǎn)品。除此之外,該模型還將建議回程匹配,這將減少空卡車完成的行駛里程數(shù),進(jìn)而對環(huán)境產(chǎn)生積極影響。
“隨著我們與更多的托運人和承運人合作,我們將更好地了解特定航線上的可用容量和需求量,” Convoy數(shù)據(jù)科學(xué)主管Casey Olives說?!澳軌蛄私庹麄€網(wǎng)絡(luò)的上下文,這將使我們能夠提高利用率和成本效率,使承運人和托運人雙方受益?!?
TuSimple ,世界上最大的自駕車卡車公司之一,已與AWS合作開發(fā)自動駕駛汽車。TuSimple車輛主要是在AWS上使用Apache MXNet深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建的,內(nèi)置了服務(wù)器,服務(wù)器上最多可裝載100個不同的AI模塊。這些模塊可以區(qū)分道路上的汽車類型和卡車周圍其他物體的速度,從而提供來自攝像頭,LiDAR和雷達(dá)設(shè)備的穩(wěn)定數(shù)據(jù)流,以構(gòu)建實時的道路3D模型,并隨著卡車的移動不斷更新。成功完成交付后,在完成安全測試和模擬以確保其行為正常之后,結(jié)果將更新到每個卡車服務(wù)器上的模塊。借助AWS強大的計算能力,此過程將耗時數(shù)小時,而不是數(shù)周。
目前,TuSimple的卡車處于“ 4級”自動駕駛汽車等級,裝滿拖車時在65 mph時的準(zhǔn)確性為5cm。到2020年,TuSimple的總裁兼首席技術(shù)官侯小迪希望從車輛上拆除人為的“故障保險裝置”。
隨著全球公司在供應(yīng)鏈空間中利用新技術(shù)的激動人心的未來的開始,機器學(xué)習(xí)將在未來幾年的公司運營中發(fā)揮更大的作用。
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