Prieš trejus metus pandemija sukėlė chaosą didelėms ir mažoms įmonėms, „Colgate-Palmolive“ vyriausiasis tiekimo grandinės pareigūnas Luciano Sieberis organizavo „logistikos blykstę“.
Rezultatas suteikė Sieberiui geresnį supratimą apie tai, kaip „Colgate-Palmolive“ perkelia savo produktus visame pasaulyje. Bet tai užstrigo Sieber su kita problema: per daug duomenų.
Maždaug prieš metus Sieberis sako, kad rado šios problemos sprendimą, susijusį su „Uber Freight“. Ilgalaikė „Ride-Hailing Service“ logistika ir „Analytics ARM“ sukūrė naujus būdus, kaip suklupti didelius duomenų kiekius, naudodama dirbtinį intelektą. „Colgate-Palmolive“ tapo viena iš pirmųjų kompanijų, naudojančių vieną iš savo naujausių produktų, „AA Logistics“ orientuotą LLM „Uber“ krovinių skambučius „Inisights AI“.
Dabar „Uber Freight“ oficialiau paleidžia AI funkcijų rinkinį, skirtą siuntėjams visame pasaulyje kaip savo esamos tiekimo grandinės programinės įrangos dalį. Tai apima „Insights AI“ plėtrą, kurią „Uber Freight“ tyliai pradėtos 2023 m., Taip pat daugiau nei 30 AI agentų, pastatytų „vykdyti pagrindines logistikos užduotis per visą krovinių gyvavimo ciklą“.
„Uber“ krovinių gabenimas nėra vienas bandant sutramdyti nepaklusnias tiekimo grandines šiuolaikiniais dirbtinio intelekto įrankiais. „Flexport“ vasario mėn. Paskelbė apie savo AI įrankių rinkinį, o daugybe pradedančių įmonių bando padėti įmonėms susmulkinti duomenis, sumažinti atsargų atsargas ir geriau numatyti pasiūlą ir paklausą.
Tačiau „Uber Freight“ lažinasi, kad jos AI sprendimai gali padaryti tiesioginį poveikį tiek savo „Blue-Chip“ klientų, tiek beveik 10 000 kitų siuntėjų, su kuriais ji dirba. Tai daugiausia dėl žinių bazės ir santykių, kuriuos ji užmezgė per aštuonerius metus nuo tada, kai ji buvo sukurta taip, kad atitiktų tolimųjų sunkvežimių vairuotojus su siuntėjais.
„Tiekimo grandinė iš prigimties yra turtinga duomenų problema. Ji yra sudėtinga, niuansuota, o AI gali atlikti pagrindinį vaidmenį formuojant ją ir pagreitinti“,-interviu „TechCrunch“ sakė „Uber“ krovinių įkūrėjas Lior Ron.
„Mes statėme link šios akimirkos“
„Uber Freight“ prasidėjo kaip paprastesnis tarpininkavimo verslo modelis, kai jis buvo pradėtas 2017 m. Tačiau „Uber“ dukterinė įmonė per daugelį metų stabiliai tapo paslaugų teikėju įmonėms, gabenančioms prekes visame pasaulyje.
Daugelis šiuolaikinių kompanijų bando rasti būdų, kaip įtraukti dirbtinį intelektą (dažnai su įvairiais rezultatais); Nenuostabu, kad „Uber Freight“ kelia technologiją priekyje ir centre. Galų gale, tiek Rono bakalauro darbas, tiek jo magistro darbas buvo sutelktas į AI – atgal „tamsiaisiais amžiais, kai jis buvo vadinamas„ nervų tinklais “, – juokavo jis.
Ronas ir toliau dirbo su mašinų mokymosi technologijomis, kai nuo 2007 m. Iki 2016 m. Vykdė „Google Maps“. Jis sakė, kad pamatė „fizinės visatos skaitmeninimo galimybes“.
„Tai paskatino mane prieš devynerius metus iš pagrindinio įsitikinimo, kad tiekimo grandinė iš esmės yra pirmasis duomenų duomenų apie technologijas iššūkis, kurį būtų galima pagreitinti naudojant duomenų ryšį ir laikui bėgant, AI“,-sakė jis. „Manau, kad nuo tada, kai pradėjau„ Uber “krovinius, mes statėme link šios akimirkos“.
Ronas teigė, kad „Uber Freight“ savo darbe nuo pat pradžių naudojo mašinų mokymąsi. Tačiau maždaug prieš dvejus metus komanda pradėjo bandyti dirbti su sudėtingesnėmis generacinėmis AI galimybėmis.
Tai „nebuvo lengvas kelias“, – sakė Ronas. Pradiniai „Uber Freight“ bandymai sukurti savotišką „bendrojo logistikos pilotą“ buvo suplanuoti haliucinacijomis ir grąžino tikslius atsakymus tik maždaug nuo 60% iki 70% laiko.
Dabar, pasak RON, ši technologija buvo „išbandyta“ ir „skatina realius verslo rezultatus“, kurių tikslumas buvo 98%. Bendrovė sako, kad „Insights AI“ modelis buvo išmokytas vidinių ir išorinių duomenų, susijusių su 20 milijardų dolerių vertės krovinių, kuriems jis padeda judėti kiekvienais metais. Pasak „Uber Freight“, jis taip pat panaudoja kelis neatskleistus AI modelius „užtikrinančias optimalius kainų, tikslumo ir našumo derinius“.
Ronas teigė, kad šis AI „Push“ sukuria naujus būdus, kaip klientai dirbti su duomenimis, susijusiais su jų tiekimo grandine. Jie gali paprašyti „Insights AI“ greitai, tarkime, blogiausio veikimo taškų, skirtų tam tikroms siuntoms. Arba jie gali paprašyti, kad 2023 m. Bus parodytos „visos siuntos CVS“. Ronas pabrėžė, kad užklausos taip pat gali būti daug sudėtingesnės, o modelis visada išlieka.
„Insights AI“ klientams pristatoma panašiai kaip kitos populiarios LLM sąsajos; Tai taip pat parodys savo darbą ir paaiškins, iš kur gaunami visi duomenys, kaip ir kiti samprotavimo modeliai.
Visa tai leidžia klientui „įgyti įžvalgų apie jūsų tinklą daug greičiau, akimirksniu beveik 100% tikslumo, palyginti su tuo, ką norite žinoti, kai kuriems analitikams, ir dvi savaites laukdamas, kol„ PowerPoint “pristatymas grįš diskutuoti“, – sakė Ronas.
„Ką tu nori žinoti?“
„Uber Freight“ dirba su daugybe „Fortune 500“ kompanijų, tačiau ji rado ypač norinčią „Colgate-Palmolive“ partnerį į „Trial Insights AI“ ir kitus naujus jos įrankius. Anot „Sieber“, konglomeratas jau pateikia AI modelių rinkinį, prieinamą visiems jos darbuotojams. Tai taip pat verčia tuos darbuotojus mokytis AI etikos, kuri buvo sukurta įmonėje.
„Manau, kad tai puiku, nes pokalbį iš baimės paverčia:„ Kaip tai daro mane efektyvesnę ir kaip (darau), tapau geresniu profesionalu ir pristatau daugiau prieigą ir naudojantis šiomis naujomis technologijomis “, – sakė Sieberis.
Pavyzdžiui, Sieberis teigė, kad jo įmonė pasinaudojo „Insights AI“, kad lengvai nustatytų vežėjus, kurie priima mažiau siuntų, nei yra įpareigotos judėti. Iš ten jie gali išsiaiškinti, kodėl šie lygiai yra žemi, ir arba sugalvoja sprendimą, kad vežėjas sugrąžintų atitiktį, arba numesti juos kitam.
Anksčiau tai buvo iššūkis išspręsti realiuoju laiku, sakė Sieberis, nes tokios įmonės kaip „Colgate-Palmolive“ dirba su tūkstančiais vežėjų. Kiekvienas iš jų gali veikti su skirtingomis sistemomis ir darbo eigomis, ir visa ta gauta informacija niekada nebuvo iš tikrųjų valdoma centre.
Kitas žingsnis su AI, pasak Sieberio, ir Rono, rado būdų, kaip sukurti aktyvesnius sprendimus. Ronas teigė, kad tai dar viena vieta „Uber Freight“ gali palengvinti savo duomenų stipriąsias puses. „Mes žinome įrenginius, žinome juostas, žinome kainas“, – sakė jis. „Ką tu nori žinoti?”
Šios aktyvesnės integracijos yra perspėjimų, kurie nurodo klientui, pavyzdžiui, „Colgate-Palmolive“, jie permokėjo tam tikrus maršrutus arba kad yra greitesnių variantų tam tikra siunta.
Bet koks vienas pasiūlymas gali sutaupyti tik kelis šimtus, o gal ir kelis tūkstančius dolerių. Bet sujungtas visame tinkle, tai gali padaryti didelę įtaką.
Štai kodėl, paklaustas, Sieberis greitai atsakė, kad „Colgate-Palmolive“ vyriausiasis finansininkas yra vykdomasis direktorius, kuris labiausiai džiaugiasi tuo, ką įgalino „Uber Freight“. „Jis mėgsta mažėti logistikos išlaidas“, – juokėsi Sieberis.
