Amikor otthon logisztikáról beszélünk, ezalatt leginkább azt értjük, vajon hogyan lehet a leghatékonyabban eljuttatni a gyerekeinket a megfelelő tanintézményekbe úgy, hogy lehetőleg a munkahelyünkre is beérjünk még a főnök előtt és közben ne kapjunk idegbajt a dugóban.
Ha szerencsénk van a főnökünknek is át kell kelnie a Mordor sötét hegyeinek megmászásához hasonlatos agglomeráció-főváros útvonalon.
forrás: http://mytechshout.com/shadow-of-mordor-hd-wallpapers-1080p-4k/
Így van némi sanszunk arra, hogy a megfelelő útvonal és indulási időpont kiválasztásával sikerül a csomagok célba juttatása, természetesen saját magunkat is beleértve.
De más dolog a tervezés és más a valóság…
Borul a bili
Mert mi történik, ha a kölyköket nem sikerül időben kiborítani az ágyból? Ha kiderül, hogy az, amiben iskolába akar menni még nem száradt meg? És persze egy éppen öltözködési öntudatra ébredő „kishölgy” esetében az alternatíva és a kompromisszum kifejezéseket el lehet felejteni. Vagy ha kifelé menet a nagy nehezen hadrendbe állított ruhára felugrik a nyakig sáros házi kedvenc és végül kiderül, hogy a két darabos házi flotta fele momentán nem indul be…
Nos, akkor a tervszerű logisztika átalakul válságkezeléssé.
forrás: http://www.szeretlekmagyarorszag.hu/a-gyuruk-ura-szereploirol-is-elnevezheted-a-gyerekeidet/
Mert az ugye nyilvánvaló, hogy Frodónak márpedig azt a rohadt gyűrűt bele kell dobnia a Végzet-katlan izzó tüzébe, lehet, hogy Samu szegény közben végig bőgi az utat, a házi kedvenc cuki neve helyett kap valami durvábbat.
Frodó pedig az eredeti művel ellentétben az út végére nem megtörik, hanem az idegtől égig szökött adrenalin szintnek köszönhetően, a keresztbe bevágó kétszer akkora BMW-s kopaszt is úgy igazítja el, mintha birtokában lenne Andúril fénylő pengéje.
Ember vs. AI
A logisztikai szolgáltatás piacán az ehhez hasonló konfliktushelyzeteket tapasztalt és felkészült diszpécserek oldották meg évtizedeken keresztül.
Mára azonban a digitalizáció ezt a területet is utolérte. Hatalmas a fejlődés, ma már az olyan nagy cégek számára is, mint pl. DHL, nem önmagában a csomag A pontból B-be juttatása a feladat. Hanem mindezt úgy megtenni, hogy a körülmények és az erőforrások olyan összehangolt folyamatot alkossanak, amelyek biztosítják a csomag lehető leggyorsabb célba juttatását és persze mindezt költséghatékonyan.
forrás: https://myaccount.dhl.com/MyAccount/jsp/ExternalLogin.do
Az analóg – emberi – útvonaltervezés folyamataiban a mesterséges intelligencia szerepe egyre jelentősebb. Már nem csak a telefonunk GPS-Google párosa által használt algoritmusok előnyeiről beszélünk. A mesterséges intelligencia a gépi tanulás folyamatain keresztül válik egyre hatékonyabb segédeszközzé a logisztikai szolgáltatás piacán.
Persze ez a változás okozhat feszültséget, hiszen gyakran okoz problémát a digitalizáció által érintett dolgozók számára elhinni, hogy a változás nem veszélyezteti a munkájukat.
Az operátor, a mérnök, a könyvelő és a főnök…akár egy Guy Richie film is lehetne
A DHL-nél ezt úgy oldották meg, hogy bevezettek egy programot, amely a cég minden dolgozója számára biztosítja a lehetőséget, hogy fejlesztési javaslataikat előterjesszék. A megvalósuló ötletek után, ezek kiagyalói egy egyszeri összeget kapnak, valamint a megvalósuló innováció utáni bevételekből részesedést kapnak.
Mert, hogy az üzlet ebben a szegmensben már nem csak magát a szállítást jelenti. A hatékony folyamatok, megoldások ugyanúgy piacképes termékek.
A DHL programján belül a cég egy operátora, mérnöke, könyvelője és egy tapasztalt vezető olyan gépet fejlesztettek, amely az érintett cégnél 70 százalékos hatékonyság növelést jelentett, 20 százalékos költség csökkenés mellett.
Tökéletes analógia a gyűrű szövetségére.
A mesterséges intelligencia szerepe egyre erőteljesebb a szállítás-szervezésben nagyon egyszerű megtalálni egy egyenes úton mondjuk három célpont helyes sorrendjét, hiszen a kiindulási ponthoz legközelebbi az első, majd a következő és végül a legtávolabbi az utolsó. Azonban több ezer célpont helyes sorrendjének meghatározása már komoly számítási kapacitást, és összetett algoritmust igénylő feladat. Az ezek megoldására specializálódott digitális folyamatokat kezelni képes eszközökbe már nem lehet „beleprogramozni” minden problémára a megoldást.
A gépi tanulás folyamata az, amely a megoldást jelenti. Amikor a mesterséges intelligencia képes saját – nem előre kódolt - megoldásokat találni egy adott probléma feloldására.
Villámcsapás
A Fujitsu Laboratories az egyik meghatározó szereplője a mesterséges intelligenciához kapcsolódó kutatásoknak.
forrás: http://journal.jp.fujitsu.com/en/2017/05/11/01/
A Zinrai – azt jelenti villámcsapás - projektje ma már a piacon – igaz még csak a Japán piacon - elérhető megoldásokat kínál. Ezek komplett megoldásokat jelentenek, a megrendelők egy kész csomagot kapnak, a Fujitsu biztosítja a hatalmas számítási kapacitáshoz szükséges vasat, illetve a moduláris API-t, amihez a megrendelő illesztheti saját rendszereiket. Természetesen a Fujitsu saját szakemberein keresztül biztosítja a rendszerek illesztéséhez szükséges szakmai hátteret.
A mesterséges intelligencia ma már nem csak sci-fi vagy innovatív kutatási program.
Szolgáltatás amely, ma még ugyan nem mindenhol és mindenki számára, de elérhető, megvásárolható.
