211service.com
Jak digitální dvojčata AI pomáhají překonat noční můru světového dodavatelského řetězce
paní Tech | Getty
s narušení dodavatelského řetězce z posledních dvou let, které v dohledné době nevykazují žádné známky zmírnění, se podniky obracejí na novou generaci simulací poháněných umělou inteligencí zvaných digitální dvojčata, aby jim pomohla dostat zboží a služby k zákazníkům včas. Tyto nástroje nejen předpovídají narušení, ale navrhují, co s tím dělat. Zoufalé společnosti bojující s krachem expedice just-in-time používají je k nalezení zásadní rovnováhy mezi účinností a odolností.
Seznam věcí, které bylo v posledních měsících někdy těžké sehnat, je tak rozmanitý jako dlouhý: nová auta, nové telefony, kontaktní čočky, čisticí prostředky, čerstvé produkty, zahradní nábytek, knihy, barva modrá . Není to, jako když v březnu 2020 všem došel toaletní papír, říká Chris Nicholson, zakladatel společnosti Pathmind, která aplikuje umělou inteligenci na logistické problémy. Tentokrát jsou chybějící položky personalizované.
Související příběh
Naše podivné chování během pandemie si zahrává s modely AI Modely strojového učení trénované na normální chování vykazují trhliny — nutí lidi zakročit a uvést je na pravou míru.Covid-19 se stal středem pozornosti mnoha světových sítí, od internetu po mezinárodní leteckou dopravu. Ale dodavatelské řetězce, které křižují svět – lodě, náklaďáky a vlaky, které spojují továrny s přístavy a sklady a přinášejí téměř vše, co nakupujeme mnoho tisíc kilometrů od místa, kde se to vyrábí, do místa, kde se to spotřebuje – čelí větší kontrole, než kdy předtím.
Je fér říci, že ať prodáváte cokoliv, máte právě teď problém, říká Jason Boyce, zakladatel a generální ředitel společnosti Avenue7Media, poradenské firmy, která radí předním prodejcům Amazonu. Boyce říká, že má klienty, kteří by předělali desítky milionů dolarů ročně, kdyby mohli zůstat na skladě. Každý den vedeme rozhovory s klienty, kde jen pláčou, říká. Měsíce nebyly plně skladem po dobu 30 dnů v řadě.
Digitální dvojčata se snaží vyřešit poruchy v dodavatelském řetězci tím, že je předvídají dříve, než k nim dojde, a pomocí umělé inteligence pak vymyslí řešení. Název vystihuje klíčovou myšlenku simulace složitého systému v počítači, čímž vzniká jakési dvojče, které zrcadlí objekty reálného světa – od portů po produkty – a procesy, kterých jsou součástí. Simulace jsou součástí rozhodování v průmyslu již několik let a pomáhají lidem prozkoumat různé návrhy produktů nebo zefektivnit uspořádání skladu. Ale dostupnost velkého množství dat v reálném čase a výpočetního výkonu znamená, že poprvé lze simulovat složitější procesy, včetně chaosu globálních dodavatelských řetězců, které často spoléhají na četné prodejce a přepravní sítě.
Tento druh technologie dal Amazonu, který už má tu výhodu, že ovládá své vlastní nákladní automobily a sklady, další výhodu po celá léta. Nyní to přijímají i ostatní. Google vyvíjí digitální dvojčata dodavatelského řetězce, o kterých automobilka Renault oznámila, že je začala používat v září. Mezinárodní přepravní giganti jako FedEx a DHL vytvářejí svůj vlastní simulační software. A firmy zabývající se umělou inteligencí jako Pathmind vytvářejí nástroje na míru pro každého, kdo za ně může zaplatit. Ne každý z toho však bude mít prospěch. Ve skutečnosti by tato výkonná nová technologie mohla rozšířit rostoucí digitální propast v globální ekonomice.
Přečkat bouři
Je snadné vinit pandemii ze současných problémů dodavatelského řetězce. Uzavření továren a nedostatek pracovních sil vyřadila produkční a doručovací centra ve stejnou dobu, kdy skok v online nakupování a pohodlný nákup vyvolal raketový vzestup poptávky po dodávkách domů.
Ale ve skutečnosti pandemie špatnou situaci jen zhoršila. Pohánějí to globální síly, všechny spojené do dokonalé bouře, říká D’Maris Coffman, ekonom z University College London, který studuje vliv pandemie na dodavatelské řetězce.
Potlačení této bouře bude vyžadovat potopení bilionů dolarů do globální infrastruktury, rozšíření přístavů a doručovacích flotil a investice do lepší správy, lepších pracovních podmínek a lepších obchodních dohod. Technologie tyto problémy nevyřeší. Nedovolí to lodím přepravovat více kontejnerů, říká David Simchi-Levi, který vede laboratoř datové vědy na Massachusetts Institute of Technology a pomohl vybudovat digitální dvojčata několika velkým společnostem. Ale umělá inteligence může společnostem pomoci překonat to nejhorší. Digitální dvojčata nám umožňují identifikovat problémy dříve, než k nim dojde, říká.
Podle Hanse Thalbauera, generálního ředitele týmu dodavatelských řetězců a logistiky společnosti Google, je největším problémem, kterému podniky čelí, neschopnost předvídat události v řetězci. Nezáleží na tom, se kterou společností mluvíte, říká. Každý ve světě dodavatelského řetězce vám řekne, že nemá dostatečnou viditelnost, kterou potřebují k rozhodování
Je to viditelnost dodavatelského řetězce, která například Amazonu umožňuje předvídat, kdy se položka objeví na vašem prahu. U každé položky, kterou Amazon doručí sám – a to včetně milionů položek, které dodává jménem prodejců třetích stran, jako je Boyce a jeho klienti – poskytuje přesný odhad, kdy dorazí. Může se to zdát málo, říká Boyce, ale pokud by se Amazon tyto předpovědi zmýlil, začal by ztrácet zákazníky – zvláště v období svátků, kdy lidé nakupují dárky na poslední chvíli a důvěřují Amazonu, že je doručí. Ukázat tento jednoduchý malý dodací den vyžaduje obrovský výpočetní výkon, říká. Ale lidé šílí, když nedostanou své věci včas.
Podle Deliverr, americké společnosti, která spravuje doručovací logistiku pro různé e-commerce firmy, včetně Amazon, Walmart, eBay a Shopify, odhadovaná dodací lhůta dva dny oproti sedmi až 10 dnům zvyšuje tržby o 40 %; odhadovaná dodací lhůta jeden den zvyšuje tržby o 70 %.
Není žádným překvapením, že ostatní chtějí vlastní křišťálovou kouli. Just-in-time dodavatelské řetězce jsou téměř mrtvé. Výpadky v posledních dvou letech potopily mnoho podniků, které hnaly hyperefektivitu do extrému. Skladové prostory jsou drahé a platit za uskladnění zásob, které možná týden nebudete potřebovat, se může v dobách dostatku zdát extravagantní. Ale když se neobjeví zásoby na příští týden, nemáte co prodávat.
Před pandemií se většina společností zaměřovala na snižování nákladů, říká Simchi-Levi. Nyní jsou ochotni zaplatit za odolnost, ale zaměřovat se pouze na odolnost je také chyba: musíte mezi nimi najít správnou rovnováhu. To je skutečná síla simulací. Jsme svědky rostoucího počtu společností, které začínají zátěžově testovat své dodavatelské řetězce pomocí digitálních dvojčat, říká.
Co když?
Prozkoumáním různých možných scénářů mohou společnosti identifikovat rovnováhu mezi efektivitou a odolností, která jim nejlépe vyhovuje. Přidejte hluboké učení, které umožňuje AI naučit se metodou pokusů a omylů, jaké kroky podniknout v různých situacích, a digitální dvojčata se stanou stroji na zkoumání otázek typu „co kdyby“. Co když bude na Tchaj-wanu sucho a nedostatek vody zastaví výrobu mikročipů? Digitální dvojče by mohlo předvídat riziko, že k tomu dojde, vysledovat dopad, který by to mělo na váš dodavatelský řetězec, a – pomocí posílení učení – navrhnout, jaká opatření podniknout, aby se minimalizovalo poškození.
Pokud jste výrobcem automobilů na Středozápadě USA, digitální dvojče vám může navrhnout, abyste si koupili další komponenty od distributora na západním pobřeží, který má stále přebytek. Ale spojte několik scénářů dohromady a věci se brzy stanou nesmírně složitými. Například podle Simchi-Leviho udržuje Ford po celém světě více než 50 závodů, které každý rok spotřebují 35 miliard dílů k výrobě 6 milionů osobních a nákladních automobilů. Existuje přibližně 1 400 dodavatelů rozmístěných ve 4 400 výrobních závodech, se kterými přímo komunikuje, a hromada dodavatelů a dodavatelů až 10 vrstev hluboko mezi Fordem a surovinami, které jsou součástí jeho vozidel. Každé z těchto spojení by se mohlo přerušit a každý z nich by musel prozkoumat dobrý zátěžový test.
Digitální dvojčata čerpají z co největšího množství dat, aby mohla provádět své simulace a trénovat své AI. K dispozici jsou logistické informace o společnosti a jejích dodavatelích, které zohledňují vstupy, jako jsou zásoby a přepravní údaje. Pak jsou tu údaje o chování spotřebitelů na základě analýzy trhu a finančních projekcí. A údaje o širším světě, jako jsou geopolitické a socioekonomické trendy. Simchi-Levi dokonce čerpal data ze sociálních médií, aby předpověděl chování lidí, zejména během pandemie.
Digitální dvojče Google lze zapojit do aplikace Google Earth a zohledňuje globální vzorce počasí. Pokud jste pěstitel zeleniny v Kalifornii, můžete spustit simulace a zjistit, která z vašich polí jsou ohrožena La Niña, říká Thalbauer. Když Google nastaví digitální dvojče pro klienta, jako je Renault, může si vybrat, který z mnoha dostupných zdrojů dat zahrnout.
Související příběh
Jak lockdown mění nakupování k dobrému Velké online obchody jsou založeny na rozsáhlých automatizovaných skladech. Menší a levnější verze této technologie budou klíčové, pokud mají menší obchody přežít řadu blokací.Pathmind používá méně těžký přístup. Jeho digitální dvojče jednoduše obklopuje stávající nástroje pro řízení dodavatelského řetězce společnosti a využívá data, která již produkují. Tato data pak rozšíří spuštěním simulací typu „co když“ a výsledná syntetická data přidá do hrnce, na kterém trénuje svou AI. Tento přístup je podobný tomu, jak AlphaZero zvládl Go a šachy hraním milionů virtuálních her proti sobě samému. Namísto toho, aby se digitální dvojčata učila, jaký kus přesunout na desce, mohou se naučit, jaké zásoby objednat a kdy nebo kde otevřít nový sklad.
Se správnými syntetickými daty se digitální dvojče může naučit reagovat na dříve neviděné události, dokonce i na globální pandemie. Zde se dostáváme k celému tajemství ‚Proč je AI chytrá?‘ říká Nicholson. Žije více než my v těchto mnoha různých světech, z nichž některé nikdy předtím neexistovaly.
Teoreticky může z této technologie těžit kdokoli. V praxi budou vítězové a poražení. Technologie digitálního dvojčete představuje velkou příležitost pro společnosti jakékoli velikosti, říká Rick Lazio, právník a bývalý americký kongresman, který je nyní senior viceprezidentem Alliantgroup, americké daňové poradenské společnosti. Poznamenává však, že právě větší společnosti, které jsou již nyní nejlépe chráněny před ztrátami, začínají tuto technologii využívat nejrychleji.
Lazio si myslí, že mnoho menších firem bude potřebovat nějakou pomoc, možná prostřednictvím vládních investic, aby zabránily tomu, aby zaostávaly. Společnosti, které přijmou technologii brzy, vidí výhody větší než součet jejích částí, říká.
A nejde jen o menší podniky. Mnoho světových přístavů běží na papíře; pokud budete mít štěstí, používají soubory PDF a e-maily, říká Nicholson. To jsou hlavní operátoři, ne výrobce svíček v New Hampshire. Ale bez digitalizace AI nezískáme.
Simchi-Levi je optimističtější. Mnoho společností předpokládalo, že nastavení digitálního dvojčete bude vyžadovat obrovské investice a roky, než se samo zaplatí, říká, ale to už neplatí: milion dolarů a 18 měsíců vám může přinést mnoho výhod.
Simchi-Levi nepochybuje o tom, že rozruch kolem digitálních dvojčat přetrvá, i když nejhorší ze současných narušení pominou. Pokud to nebude pandemie, bude to něco jiného, říká. Posledních pár let naučilo podniky, jak se lépe připravit a jak lépe konkurovat. Až se vrátíme k normálu, už to nebude jako dřív, říká. Pandemie ukázala, že budoucnost je tady.