Intelligence artificielle

Conception de solutions d'IA de chaîne d'approvisionnement SUPER – Kumar Singh

Conception de solutions d'IA de chaîne d'approvisionnement SUPER - Kumar Singh


De nombreux cadres supérieurs ne savent toujours pas quel type de solution doit être considéré comme une solution d'IA. Le principal moteur de cette confusion est le personnel de vente de centaines de fournisseurs de solutions qui ont commencé à vendre leurs solutions d'automatisation en tant qu'IA. Il existe une vision fonctionnelle largement acceptée des fonctionnalités générales qu'une solution d'IA devrait effectuer pour être étiquetée comme une véritable solution d'IA. Ces fonctionnalités sont: détecter, comprendre, agir et apprendre dans le processus.

Cependant, un aspect important que nous devons comprendre qu'en dépit des fonctionnalités mentionnées ci-dessus, la solution peut ne pas être utile à l'organisation, c'est-à-dire qu'elle peut ne pas fournir la valeur associée à l'effort qu'il a fallu pour développer la solution.

Dans cet article, je partagerai un cadre qui évalue une solution comme AI vs non AI en fonction de la valeur livrée sur certains aspects.

Le cadre SUPER fournit cinq principes directeurs qui sont nécessaires pour une mise en œuvre réussie de l'IA. Ils servent de base à une feuille de route de l'IA sur laquelle la stratégie peut être construite. Les cinq aspects indiqués dans l'illustration ci-dessous doivent être traités par votre stratégie d'IA pour que votre projet réussisse.

Crédit d'image: DC et Marvel

Nous allons maintenant explorer les cinq aspects du cadre SUPER dans un contexte de chaîne d'approvisionnement pour obtenir une compréhension fonctionnelle.

Solution proposée: Supposons que votre organisation envisage de se lancer dans la création d'une solution d'optimisation intelligente et dynamique des itinéraires de véhicules qui traite également des liaisons de retour. Nous allons maintenant utiliser le framework SUPER pour définir des fonctionnalités qui garantiront que la solution résultante est vraiment une solution d'IA

La vitesse dans ce contexte augmente la vitesse de travail et de raisonnement. La solution augmentera-t-elle la vitesse de travail ou le processus de prise de décision? Une solution compatible avec l'IA devrait le faire en:

  • Réoptimisation automatique basée sur des ajustements en temps réel du calendrier, du trafic, des perturbations, etc. Augmente la vitesse de prise de décision de façon exponentielle si les algorithmes d'IA traitent ces changements.
  • En regardant plusieurs sources de données (disons l'offre et la demande), l'algorithme peut prendre une décision optimisée instantanément sur les ramassages et les abandons de liaisons, éliminant ainsi les allers-retours entre les humains pour organiser une liaison.

Nous savons que l'IA peut accéder à de grandes quantités de données très rapidement, révélant et interprétant ces informations pour fournir des informations. Dans ce contexte, notre solution de routage intelligent effectuera les opérations suivantes (en plus de celles répertoriées ci-dessus):

  • Sur la base des données météorologiques, interprète que les tempêtes peuvent perturber les livraisons un jour spécifique, planifie donc les itinéraires pour prépositionner les livraisons et ajuste tous les horaires en conséquence.
  • Sur la base des données générées par les capteurs sur le camion, l'algorithme estime qu'il peut accueillir un retour sur la liste et ajuste le calendrier en conséquence.

Par performance, dans ce contexte, nous entendons l'efficience, qui mesure l'efficacité du processus. Nous nous soucions principalement de la qualité ou de l'exécution du travail, du service ou du produit.

  • L'outil devrait avoir un impact sur certaines mesures clés relatives à l'optimisation des itinéraires, telles que: le nombre total de miles, le temps total, l'utilisation du conducteur, le temps mort, le temps d'attente, la conformité aux SLA des clients, l'utilisation de la flotte, les dépenses sortantes totales, etc. outil d'optimisation d'itinéraire.

L'expérimentation à l'ère de l'IA signifie permettre des processus interactifs plus rapides, ce qui signifie prendre en charge des boucles de rétroaction de produit viable minimum (MVP); créer, tester et optimiser. Dans le cadre de notre outil d'optimisation d'itinéraire:

  • Évaluer en continu la façon dont l'algorithme interprète et utilise toutes les données et informations dans ses processus de planification et de prise de décision et continuer à peaufiner (former) l'algorithme pour le rendre de mieux en mieux.

Celui-ci est une évidence. La solution d'IA doit produire des résultats qui soutiennent les clients, les entreprises et les industries. Dans ce cas, à un niveau élevé, l'outil devrait être en mesure de fournir un meilleur service client aux clients, des dépenses d'exploitation réduites pour l'entreprise et une approche innovante d'optimisation des itinéraires pour l'industrie.

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[1] : Basé sur le framework SUPER proposé par Chris Duffey

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