Witron の Helmut Prieschenk 氏 (写真) と、オーストリアのリンツ在住の 7LYTIX 創設者 Franziskos Kyriakopoulos 氏は、ChatGPT、物流における機械学習、食品小売業者の需要予測について話し合っています。 どちらも同意します。AI テクノロジーは、配送センターおよびサプライ チェーン全体のプロセスを最適化するための幅広い最適化の可能性を提供します。 しかし、高いデータ品質だけが重要な要素ではありません。 データ モデルにとって同様に重要なのは、人々の経験と消費者の要件です。
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「そして一夜にして誰もが AI インフルエンサーになったのです」と Witron のマネージング ディレクター、プリーシェンク氏は冗談を言いました。 彼は産業用 AI、需要予測、そして ChatGPT について少し話したいと考えていました。 Kyriakopoulos と彼のチームは、小売および産業部門向けの機械学習ソリューションを開発しています。 彼は物理学者ですが、プリーシェンクは数学者です。 「それは危険な混合物です。」 プリーシェンク氏は警告した。 「もちろん、Witron ではすでに LLM (Large Language Model) を扱っています。しかし、ある程度の冷静さを求めたいと思います。それらの使用によって世界が終わることはありません。そして、私たちはそのようなツールが適切かどうかを継続的に検証しています」当社の顧客または開発者が具体的な顧客要件を実装できるよう合理的に支援するため。」
キリアコプロス氏も同意したが、すでに申請の概要を示している。 「LLM は、注文、引き落とし、販売、顧客とのコミュニケーションといった一連の処理が得意です。それは社内物流でも活用できます。誇大広告がたくさんあり、多くのインフルエンサーが半真実を広めて走り回っています。」 ウィトロンはすでにこれを経験している、とプリーシェンク氏は言う。 OPM システムの競合他社は、スタッキング アルゴリズムの AI を宣伝していました。 「しかし、結果は当社の Witron OPM の機能を上回ることはできません。これらは AI を使用して開発されたのではなく、堅実なソフトウェア開発、ユーザーとの集中的なコミュニケーション、そして長年の実務経験に基づいた、大量の人間の知性を使用して開発されました。私たちは常に冷静なアプローチをとらなければなりません。お客様は基本的に新しいツールを求めているのではありません。お客様は問題を抱えており、物流センターやサプライチェーンの物流プロセスを最適化し、実用的に安定して動作する実用的なソリューションを必要としています。 、成長した構造に有効に統合できます。」
しかし、この地味さがドイツやヨーロッパで私たちの足を引っ張っているのではないだろうか？ 「ROIは確かに必要です」とプリーシェンク氏は強く強調する。 「LLM 開発者のバーンレートは年間 5 億ドルで、さらに数十億ドルが必要です」と Kyriakopoulos 氏は述べています。 「それはドイツやオーストリアでは考えられないことだ。」
私たちはリスクを負いすぎていませんか？ プリーシェンク氏は懐疑的だ。 「私はそうは思わない。たとえば、Qコマースへの投資を見ると、めまいがする。多くの投資家がそこに全力でリスクを負った。しかし、市場はまったく異なる方向に発展した。予測される成長「レートは表示されませんでした。その間、統合が行われています。投資家は先に進みました。当社の小売業者は AI を望んでおり、そのテクノロジーに投資しています。しかし、当社と当社の顧客は、サンプルや画像の識別などの透過的な AI ツールを必要としています。」そうすれば、これまで解決できなかった問題や、多大な努力をしないと解決できなかった問題を解決できるようになります。」
7LYTIX 開発者は LLM と連携していますが、焦点は需要予測にあります。 「私たちは付加価値を提供できますが、最初はそのモデルの付加価値が何になるのか理解していない企業もよくあります。顧客とのより良いコミュニケーションによって売上が増えるのか、それとも売上が失われるのか？多くの人はそれを計算できません。そこが問題です。」彼らは私たちの助けを必要としています」とキリアコプロスは述べた。 プリーシェンク氏はさらに、「当社のウィトロンの顧客は非常に優れた計算ができ、何十年にもわたってビジネスを完成させてきました。しかし、キリアコポラス氏の言いたいことは理解できます。まず、何を最適化するかを明確にする必要があります。小売業者は、商品を最適化したいかどうかを自問しています。」サプライチェーンネットワーク、倉庫サイズ、顧客に近づけたいかどうか、処理時間を短縮するか、配送サイクルを変更するか、食品廃棄物や在庫切れを減らすか、倉庫の在庫を減らすかなどです。 この点において、私たちは世界各地のお客様と一緒に多くのことを学んできました。 また、フィンランドでは銀行休業日の要件が米国とは異なることや、月曜日と木曜日では要件が異なることも学びました。」キリアコプロス氏も同意します。「まず要件が必要で、次に対応する AI ツールが必要です。 そして、全面的にディープラーニングを必要とするわけではありません。」
どの程度の精度が必要ですか?
彼の需要予測はどのように機能するのでしょうか? 「まず、データの概要を取得する必要があります。これは多くの小売業者にとって骨の折れる作業です。保管されている商品だけでなく、店内の商品の量や販売額など、プロモーションなどの要素に影響を与えるデータも含まれます。」存在するか、店内でどれだけの売上が失われたか、その他多くの情報が存在します」とキリアコプロス氏は説明しました。 さらに、顧客カード、季節、店舗の場所、特別オファーなどもあります。 「また、最適化は店舗内で終わるわけではないので、流通センター、店舗の奥の部屋、道路を走るトラックに何があるかを把握する必要があります。また、会社間または部門間の制限を回避することも重要です」必要なデータの大部分はほとんど知られていますが、残念なことに、部門ごとに異なる関心を追求しています。」 プリーシェンク氏もこれに同意し、「総合的な物流設計であっても、物流センターや個々の物流分野の重要な関心事、あるいは購買や出荷などのプロセスに影響を与える部門だけに焦点を当てるべきではない。サプライチェーン全体を最適化プロセスに組み込むことが重要だ。その両方が重要だ」と述べた。内部的にも外部的にも、物理的にも IT の面でもサイロ化を可能な限り回避します。」
「データは非常に単純なモデルに流れ込みます」とキリアコプロス氏は続けました。 「ベースラインは人々の経験です。それはまだ AI ではありません。私たちは回帰について話します。その後、自分がより良くなったかどうかを自問します。これに続いて、時系列分析と最初の機械学習手法が続きます。私たちは常に、どの程度の精度があるかを確認する必要があります。次のレベルまで達成できるか、顧客とユーザーにとっての付加価値はどれくらいか。」
そしてウィトロン？ 「機構がモデルに適合していることを確認する必要があります。物理学が同じように機能する必要があるためです。ケースまたは部品を供給しますか? それとも両方のオプションを備えた 1 つの商品を供給しますか? 店舗にはどのくらいの頻度で配送されますか? 製品範囲が変更された場合はどうなりますか? ？」 プリーシェンクは答えた。ウィトロン物流センターは、店舗と電子商取引の両方に柔軟性をもたらします。 ただし、実装を成功させる鍵は、消費者から配送センター、そして必要に応じてさらに遡り、サプライヤーに至るまで、すべてのチャネルにわたってプロセスを逆算して考えることです。 彼は、特にモデルの説明可能性に課題があると考えています。 「私たちはお客様のプッシュ システムとプル システムを経験しています。あるものは他のものよりもうまく機能します。」
将来、店長は AI モデルに注文を指定させるようになるでしょうか? キリアコプロスはファッション業界の議論を知っている。 「そこで 20 年間買い物をしている人がいる場合、付加価値をすぐに説明したり、このモデルの方が優れている可能性があることを消費者に納得してもらうのは困難です。しかし、私たちはそれを透明化します。どの要素を使用し、それらをどのように重み付けするかを言い、そしてそれぞれの要因が適用される場所。」
人間が主導権を握っている
オーストリアの専門家は、18 か月先の未来を見据えることができます。 インターフェイスを使用して、モデルを小売業者、鉄鋼メーカー、または靴小売業者の既存のシステムに接続します。 「AI モデルを使用するためにすべてを壊すつもりはありません」とキリアコプロス氏は笑いました。 「これは正しい方法です。既存のアーキテクチャへの統合です」と Prieschenk 氏は断言します。
しかし、モデルはどれほど堅牢なのでしょうか? キーワード: Covid 19。「私たちもそれを見ることができませんでした」とオーストリアの専門家は説明した。 「当時、私たちは冷凍物流のモデルを使って作業していました。最初は短期予測が良くありませんでしたが、1週間後にはモデルが再び機能するようになりました。2週間後には安定しました。しかし、予測だけでは不十分です。」十分ではありません。顧客は、必要に応じてマーケティング チャネルを強化したり、プロモーションを実施したり、価格を調整したりするなど、それに取り組む必要があります。」
「それは極めて重要だ」とプリーシェンク氏は語った。 「人間が主導権を握るのはこのときです。物流管理者、サービス技術者、店舗運営者の直感を決して過小評価してはなりません。人々の経験と適切に機能するデータ モデルは、インテリジェントな、つまり長期にわたる正しい意思決定を行うための基礎となります。」物流センターでは、これはメンテナンス戦略の実装やシステムの「正しい運用」にも当てはまります。そして重要なのは、モデル、ツール、ソリューションが安定していて、実際の使用で実証され、実際の付加価値を提供する必要があることです。日々のビジネスにおける価値観。」
AIが情報を提供し、担当者が判断してプロセスをコントロールし続けます。 「私たちは 20 年以上前に物流センターの物理学に革命を起こしました。OPM ソリューションを使用することで、商品がエラーなく、店舗に優しい方法で自動的にパレットやロールコンテナに積み上げられるようになりました。現在、私たちは次のステップに進み、次の選択肢を選択しています。」 「データとエンドツーエンドの物流モデルを対象としています。そして、今後も倉庫向けのエンドツーエンドの Witron AI モデルを経験すると確信しています」とプリーシェンク氏は予測しました。
