Intelligenza artificiale e schedulazione della produzione

 

AI e Advanced Planning and Scheduling Software

04/12/2017

Ciò che è possibile oggi con l'intelligenza artificiale è rappresentato dall'intersezione di questi tre campi: ragionamento, interazione e apprendimento. I CIO progressisti e i dirigenti devono scegliere i casi di utilizzo aziendale che si trovano in questa intersezione per ottenere il massimo dall'AI. 

L'intelligenza artificiale (AI) è priorità per i CIO di tutti i settori. Molti hanno in programma di implementare l'intelligenza artificiale nella loro impresa per aiutare a rendere le loro operazioni più intelligenti, più veloci, più redditizie e competitive. In effetti, da uno studio svolto da Fortune Knowledge Group "l'82% dei dirigenti ha intenzione di implementare l'intelligenza artificiale nei prossimi tre anni". Tuttavia, per mettere efficacemente l'intelligenza artificiale al lavoro, dobbiamo prima essere d'accordo su ciò che è o non è IA.

AI è un intersezione di tecnologie che ragionano, interagiscono e imparano:

  • Ragionamento: Il ragionamento consente alle tecnologie AI di estrarre informazioni critiche da ampi set di dati strutturati e non strutturati, eseguire analisi di clustering e utilizzare l'inferenza statistica in un modo che inizia ad avvicinarsi alla cognizione umana.
  • Interazione: L'interazione consente alle tecnologie AI di utilizzare la visione artificiale per vedere, la conversational AI per comunicare e la linguistica computazionale per leggere, avvicinandosi ancora alla capacità cognitiva umana.
  • Apprendimento: Ciò che distingue realmente l'intelligenza artificiale dall'automazione intelligente, è la capacità della tecnologia di apprendere e diventare più intelligente nel tempo. Solo l'AI possiede questa terza dimensione. Uno dei motivi per cui l'intelligenza artificiale è così promettente è perché cambia il paradigma nel modo in cui abbiamo scritto il codice del software. Invece di programmare in ogni condizione "if, then ... except", essenzialmente dicendo a un motore di elaborazione cosa fare, AI dice al motore di elaborazione di imparare e capirlo da solo. In tal modo, l’AI affronta i problemi dell'ultimo miglio che la programmazione software tradizionale non ha mai potuto affrontare. 

Ad oggi ci sono tre tipi di apprendimento nell’AI:

  1. Apprendimento assistito

Questa è la forma più comune di apprendimento che avviene oggi, in cui una macchina viene presentata con input e output definiti in un campione di dati e quindi esegue il reverse engineering dell'algoritmo in mezzo. Una volta che la macchina lo ha capito, viene considerata "addestrata" e può applicare la funzione a qualsiasi nuova serie di informazioni. Ad esempio, questo tipo di apprendimento automatico può aiutare a prevedere la probabilità di fallimento aziendale. Un utente inserirà una grande quantità di dati sulle società che sono fallite, che la macchina deriverà dalle tendenze sottostanti. Da lì, può imparare e riconoscere se qualche segnale di avvertimento appare in un'altra azienda andando avanti.

  1. Apprendimento non assistito

L'apprendimento non assistito è quando una macchina viene presentata con un insieme di documenti o dati e poi calcola le cose da sola. Ad esempio, se una società desidera classificare una serie di contratti, la macchina potrebbe leggere ciascun documento e, in base al contesto, separarli automaticamente in categorie, ad esempio clausole come la clausola sulla proprietà intellettuale, la clausola sulla limitazione della responsabilità, la clausola di indennizzo, ecc. Quindi, la macchina è in grado di definire un'ontologia rudimentale senza input umani.

  1. Apprendimento rafforzativo

Conosciuto anche come apprendimento "orientato all'obiettivo", l'apprendimento di rinforzo è quando una macchina viene presentata con un obiettivo prefissato e poi lasciata libera per fare ciò che deve fare - compresi gli aggiustamenti e le rilavorazioni - fino a trovare i modi per raggiungere più efficacemente quell'obiettivo. Gli esempi più popolari di apprendimento di rinforzo sono nei videogiochi in cui l'obiettivo della macchina è vincere il gioco. Si può vedere come può essere applicato anche nella pianificazione della produzione imparando a gestire una moltitudine di complessità per supportare i pianificatori nel raggiungimento degli obiettivi aziendali come livello di servizio, magazzini ed efficienza.

 

Intelligenza artificiale nella pianificazione e schedulazione della produzione: Advanced Planning and Scheduling Software

Nelle aziende manifatturiere la produzione è il core business. Pianificare al meglio la produzione garantendo adattabilità e flessibilità minimizzando i costi e massimizzando i profitti diventa sempre più l’arma vincente. I CIO lungimiranti, nel valutare i propri investimenti software dovranno tener conto che le piattaforme siano predisposte ad accogliere l’AI. Questi software scelti con cura permettono di agire in tempo rispetto alla concorrenza mantenendo ed aumentando il proprio vantaggio competitivo.

CyberPlan Web è il primo Advanced Planning and Scheduling software (APS) costruito su una piattaforma web in grado di massimizzare l’utilizzo dell’AI.

 

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