Sztuczna inteligencja: TMS CarLo firmy Soloplan rewolucjonizuje planowanie transportu

Nasze wyobrażenie sztucznej inteligencji cechują filmy kinowe, takie jak; Terminator, Matrix lub I Robot. Ale co jest naprawdę możliwe? Co jest sztuczną inteligencją? Jak myśli i co ma wspólnego z planowaniem transportu ?

W naszym ludzkim mózgu znajduje sie mniej więcej 100 miliardów powiązanych ze sobą neuronów. Transmisja informacji pomiędzy neuronami odbywa się poprzez elektryczne impulsy. W ten sposób człowiek może się uczyć, wnioskować i myśleć abstrakcyjnie. W gruncie rzeczy tak zwana „ sztuczna inteligencja” posługuje sie analogiczną techniką; sztuczne neurony trenuje za pomocą algorytmów. Ludzka inteligencja nie jest w ten sposób odtwarzana, jednak za pomocą „Machine Learning” możliwe jest rozpoznawanie i przyswajanie wzorców na podstawie mnóstwa zebranych danych.

Machine Learning, to model automatycznego zapamiętywania procesów powtażających się na podstawie ustalonych regół treningowych. Zastosowanie Machine Learning sprawia, że przedsiębiorstwo nie tworzy już modelu procesów, nie definiuje regół nie kontroluje interpretacji manualnie. Pozwala to redukować nakłady i koszty. Przyczym jakość danych treningowych jest decydująca, aby metoda Machine Learning mogła dostarczać oczekiwane rezultaty. Aby wyrożniać sie na tle konkurencji i sprostać oczekiwaniom rynku, firmy powinny stosować nowe standarty techniczne i wykorzystać przewagę, jaką oferuje zastosowanie sztucznej inteligencji.

W CarLo proces Machine Learning przebiega w następujący sposób: wprowadzone dane własne planowania transportu, jak na przykład rodzaj transportu, data, punkt początkowy, punkt docelowy, miejsce załadunku, waga ładunku, materiały niebezpieczne – przetwarza algorytm. Algorytm ten umożliwia CarLo, „nauczyć się” zachowania dysponenta i budować model, na podstawie którego przyszłe trasy będą zaplanowane samodzielnie przy uwzględnienieniu nauczonych reguł. To oznacza, że CarLo nie będzie już podawać stanrartowych procedur, ten proces zastąpi indywidualny model dostosowany do wymagań danego przedsiębiorstwa.

Aby odpowiedzieć na pytanie; jak wykonać indywidualnie dopasowany Machine Learning-Modell dla klienta, Sopolan pokonał wiele wyzwań, dla których nie istnieją standardowe rozwiazania. Poprzez wiele róznorodnych funkcji w systrmie TMS CarLo rekordy klientów potrzebne do nauki są mocno heterogeniczne, co przedstawia nie lada wyzwanie; rozwiązanie, które dla jednego klienta dobrze funkcjonuje, może zawodzić u innego klienta. Z reguły inżynier Machine Learning, dopasowuje model ręcznie na podstawie analizy wielu ststystyk.

Podczas projektowania modeli Machine Learning dwa zadania są szczególnie wymagające; tak zwana „Future Selection” (cecha wyboru) – wybór części zbioru o ważnych cechach charakterystycznych rekordów (n.p.: wybór celu, wagi, rodzaju przewozu itd. z licznych cech uprzednio przewozowych zleceń) oraz „Overfitting/Underfitting”( przerost/niedobór), gdzie model musi matematycznie zarachować dane kompleksowo, aby uczyć się ludzkiego zachowania, nie powinen jednak uczyć się na pamięć . Pożądane rozwiązanie jest określane przez inzynierów w Machine Learning jako model generalizujący.

Soloplan obsługuje na całym świecie ponad 1.000 przedsiębiorstw. Niemożliwe było by zatem zestawić każdemu z klientow model Machine Learning ręcznie. Dlatego aby wyprowadzać wszelkie powyżej opisane manualne kroki tworzymy automatycznie z pomocą algorytmu Machine Learning- bez ludzkiego wsparcia. Soloplan stworzył samooptymalizującą sie magistralę, która potrafi automatycznie trenować modele Machine Learning. Ta nowość programowa jest dostępna wraz z najnowszą wersją TMS CarLo. Ta innowacja rewoicjonizuje planowanie transportu!

Zalety planowania transportu za pomocą Machine Learning są jednoznaczne: zastosowanie daje dysponentowi wyraźną oszczędność czasu, pomaga unikać błędów i znacznie poprawia efektywność.

Ważna pozytywna cecha zastosowania to fakt, że wiedza nabyta z doświadczenia nie zaginie w przypadku rotacji pracowników. To, że CarLo nauczyło się zachowania na podstawie treningowych danych, pozwala nowym dysponentom planować w jednakowy sposób jak pracownikom z długim stażem i doświadczeniem. Wszystkie dane pozostaną w każdym czasie u klienta. Nie ma konieczności przekazywania żadnch danych do Soloplan. Magistrala dopasowuje się do się zmieniających się wymogów biznesowych, a model z nowymi zleceniami transportu trenuje się dalej. Mechaniczne procesy przyswajania ułatwiają wykorzystanie CarLo pod wieloma względami; dostarczają nam potrzebnych informacji, aby realizować naszą działalność szybciej i bardziej komfortowo niż kiedyś. Efekt? Takie technologie wspierają człowieka, zamiast go zastępować.