Нейронные сети в логистике
С помощью искусственного интеллекта логистические компании могут более эффективно управлять всеми процессами цепочки поставок с помощью упреждающей системы логистики. Основное ожидание клиентов логистических компаний – доставка заказов как можно быстрее. В результате компании используют систему упреждающей логистики, чтобы определить, наблюдается ли увеличение или уменьшение спроса со стороны их клиентов, и скорректировать объем производства в соответствии с тенденцией.
Внедрение нейронных сетей и автоматизации в логистических компаниях может поднять производительность на совершенно новый уровень. Индустрия логистики начала внедрять технологии, чтобы улучшить обработку цепочек поставок, повысить удовлетворенность клиентов и создать более безопасную и здоровую рабочую среду для работников.
Нейронные сети выполняют следующие функции:
– постоянное оценивание показателей продаж, нынешних трендов рынка;
– создание разных сегментов целевой аудитории, основываясь на демографической информации, поведении в Интернете и предпочтениях, выраженных конкретными пользователями сети;
– оптимизация процессов, например, расчет лучшего маршрута в случае с грузоперевозками, основываясь на таких параметрах, как время доставки и расход топлива;
– усложненные рекомендации, допустим предложение послушать песню или купить товар со стопроцентной точностью, чем не могут похвастаться другие алгоритмы;
– кризисный менеджмент, например, нейронная сеть в состоянии определить, что сейчас происходит с конкретным рынком в стране и оценить, когда будет спад или подъем производства – и выработает рекомендации, какие действия следует предпринять;
– разработка самостоятельных решений на основании увиденных примеров – так, искусственный интеллект может даже создать произведение искусства, просмотрев несколько художественных работ.
Алгоритмы нейронных сетей привлекли внимание разнообразными функциями, обеспечивающими как машинный перевод, так и работу беспилотных автомобилей. Предприятия начинают использовать нейронные сети для того, чтобы обнаружить мошенников, оптимизировать промышленную работу, заниматься техническим обслуживанием и ремонтом, составлять рекомендации для поисковых систем. Становится ясно, что нейронные сети способны полностью перестроить процессы в ведущих индустриях.
Приведем пример, как применяют нейронные сети в работе предприятия.
Транспортная компания может обучить модель распознавать по фотографии, был ли поврежден груз. Этого можно добиться, предварительно показав системе множество фотографий битых и целых коробок с грузом.
Возможности современных информационных систем в области управления процессами оперативной логистики весьма обширны. Сегодня на рынке представлены различные специализированные программные продукты, автоматизирующие складскую, транспортную, производственную логистику, которые содержат огромное число функций. При этом они дают возможность широко использовать средства анализа для получения достоверной информации о текущей ситуации на предприятии и принятия своевременных решений.
Этот вид искусственного интеллекта позволяет собрать информацию и использовать ее для понимания, как работает определенный процесс. Эти сведения дают понять, как процессы поведут себя в будущем, ведь система ежеминутно собирает и обновляет информацию. Таким образом, методы машинного обучения направлены не на срочное решение возникшей задачи, а непосредственно на обучение тому, как принять решение в случае, если возникнет подобная задача.
Использование нейронных сетей в предприятиях
Нейронные сети идеально подходят людям, которым по долгу службы необходимо решать сложные задачи. В результате, нейронные сети в состоянии принять решения в следующих сферах:– оптимизация логистики транспортных сетей
– кредитные операции и предотвращение (а также определение) финансовых преступлений,
– распознавание голоса,
– постановка диагноза в медицине
– таргетированный маркетинг
– финансовые предложения цен, валютных процессов, банкротства
– системы роботехники
– электрическая загрузка и потребление энергии
– контроль процессов и качества
– идентификация химических веществ в атмосфере
– оценка работы экосистемы
– компьютерное «зрение», интерпретирующее фотографии и видео (например, при распознавании лица)
Функционалом нейронных сетей стоит воспользоваться тем, кто беспокоится о кибербезопасности на предприятии. Так, более сложными стали не только системы, но и хакерские технологии, позволяющие кибермошенникам совершать преступления в Интернете. С одной стороны, тем, небольшим фирмам будет достаточно средств онлайн-защиты, таких как VPN, чтобы не дать преступникам получить доступ к корпоративной информации. С другой стороны, в случае с огромным предприятием необходимо подумать о глубоком обучении, ведь алгоритмы, в основе которых находятся нейронные сети, способны предугадать попытку взлома и не допустить ее.
Согласно подсчетам МакКинзи, благодаря глубокому обучению и нейронным сетям, каждая из вышеуказанных сфер имеет возможность увеличить суммарный доход от $3.5 млрд до $5.8 млрд ежегодно.