Pei Jian, JD Group Başkan Yardımcısı: Akıllı Tedarik Zinciri CCF-GAIR 2018
Leifeng.comun AI teknolojisi inceleme notu: Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi (CCF-GAIR), 29 Haziran - 1 Temmuz 2018 tarihleri arasında Shenzhen'de gerçekleştirilecek. Zirveye Çin Bilgisayar Topluluğu (CCF), Leifeng.com, Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) ev sahipliği yapıyor. Bao'an Bölge Hükümeti'nin güçlü rehberliği ile gerçekleştirildi. Yerli yapay zeka alanında en güçlü sınır ötesi değişim ve işbirliği platformunu oluşturmayı amaçlayan, üç ana yerli yapay zeka ve robotik, akademi, endüstri ve yatırım alanında üst düzey bir değişim etkinliği. .
CCF-GAIR 2018, 1 ana mekan ve 11 özel oturum (Biyonik Robot Oturumu, Robot Endüstrisi Uygulama Oturumu, Bilgisayarla Görme Oturumu, Akıllı Güvenlik Oturumu, Finansal Teknoloji Oturumu, Akıllı Sürüş Oturumu, NLP) sağlayarak önceki iki oturumun "birinci sınıf" serisini sürdürüyor. Zengin özel oturum platformu, AI + oturumu, AI çip oturumu, IoT oturumu, yatırımcı oturumu), konferans içeriğini ve yerinde deneyimi, üç sektörden katılımcılar için endüstri-üniversite-araştırma ve araştırmanın daha ileriye dönük ve pratik bir kombinasyonu ile sunmayı amaçlamaktadır. .
JD Group Başkan Yardımcısı ve Büyük Veri ve Akıllı Tedarik Zinciri İş Birimi Başkanı Pei Jian ilk gün ikinci bir konuşma yaptı Konuşmanın başlığı "Akıllı Tedarik Zinciri" idi.JD Group bünyesinde yapay zeka konusundaki pratik deneyimlerini sizlerle paylaştı.
Leifeng.com konuşmanın içeriğini orijinal niyetini değiştirmeden derlemiştir Konuşmanın tam metni aşağıdaki gibidir.
Yapay zekadan bahsetmişken aklınıza makine görüşü, doğal dil anlayışı, yüz tanıma ve diğer uygulamalar gelebilir. Bugün en yeni akıllı satış makinesiyle başlayacağız. Otomat makinelerinin popülaritesi zaten çok yüksek, ancak yakın zamanda piyasaya sürdüğümüz akıllı otomat önceki otomat makinelerinden biraz farklı.Genel olarak, otomat makinelerinde, seçtiğiniz malları sadece ödeme yaptıktan sonra elinizden alabilirsiniz. Otomat makinesinin bir özelliği, malları teslim alabilmeniz, dikkatlice seçebilmeniz ve beğenmezseniz, tekrar yerine koyabilmenizdir. Sadece kapıyı kapattığınızda, otomat sizin için otomatik olarak faturayı ödeyecektir.
Akıllı bir satış makinesinin arkasında
Bu otomat makinelerinin işlevlerini geliştirmek için yapay zeka teknolojisi ve mühendisliğinde birçok yeniliğe ihtiyacımız var. Örneğin, bu satış makinesinde iki tanımlama yöntemi kullandık. Biri görüntü tanıma. Ürünleri ve şekillerini etkili bir şekilde tanımlamak için çeşitli sinir ağı teknolojileri kullanıyoruz. İkincisi, ürün türlerini belirlemek için yerçekimi algılama mekanizmaları uyguluyoruz. Kullanıcı davranışını daha iyi anlayabilmemiz için iki tanıma bilgisinin birbirini tamamlaması için görüntü tanıma ve yerçekimi algılamanın nasıl birleştirileceği gibi çok ilginç bir teknik zorlukla karşı karşıyayız. Örneğin, bir müşteri bir ürünü alırsa, şu anda ne düşünüyor? Hangi bilgileri gözlemliyor? Şu anda, kullanıcıların anlayışını güçlendirmek için iki tür tanımayı birleştirmek gerekiyor. Tanıma teknolojisine ek olarak, bir terminal cihazı olarak, satış makinesinin çok sınırlı bilgi işlem gücü ve enerji tüketimi vardır, bu nedenle, hesaplamayı azaltmak için uç hesaplamayı tam olarak kullanabilmemiz için terminalde GPU yarı hassas bilgi işlem kullanırız. Maliyet, tüm yanıt süresinin saniyede 25 kareden daha fazlasına ulaşmasını sağlar.
Akıllı mağaza
Gerçek iş dünyasında, akıllı mağazaların deneyimini iyileştirmek için birçok yapay zeka teknolojisi uyguladık. Örneğin, akıllı bir ekranın önüne yakın bir izleyici olmadığında, bazı genel reklamlar ekranda daha büyük yazı tipleriyle gösterilecek ve asıl amaç kullanıcıları çekmektir. Ancak bir kullanıcı bu ekrana yaklaştığında, ekranın yüz tanıma teknolojisi, yaşı, cinsiyeti gibi hedef kitleyle ilgili bilgileri yakalayabilir ve hatta daha önce mağazaya gidip gitmediğini bile bilebilir. Daha sonra ekrandaki reklam içeriği kullanıcının bilgilerine göre güncellenecek ve buna göre değiştirilecektir. Bu teknoloji, reklamcılığın müşteri erişim düzeyini etkili bir şekilde iyileştirebilir, böylece müşteriler gerçekten reklamcılığın "şefkatli" olduğunu hissedebilir.
Ayrıca çok ilginç bir teknikten bahsetmek istiyorum. Yani, süpermarket, müşteriler seçtikten sonra rafların kaotik olarak yerleştirilmesinden çok rahatsız. Mağaza personelinin rafları verimli bir şekilde düzenlemesine izin verme sorununu çözmek için ilgili teknolojiyi uyguladık. Bu teknolojiler, raftaki tüm ürünleri ve konumlarını etkin bir şekilde belirleyebilir ve ayrıca ürünlerin düzgün bir şekilde düzenlenip düzenlenmediğini belirleyebilir, böylece satış elemanı bunları zamanında sıralayabilir.
Ek olarak, ticari sözleşmelerin icra verimliliğini artırmak için teknik araçlar da kullanabiliriz. Örneğin rakip ürünler rafta yan yana yerleştirilmemelidir. Günümüzde, alışveriş merkezlerinin bu sorunu çözme yolu, genellikle pazar araştırmacılarını raflara tek tek bakmaları ve ardından ihlali çözmek için ilgili mağaza personeline geri dönmeleri için göndermektir. Akıllı mağaza sistemimizi çalıştırırsak, algılama oldukça kolay hale gelecek ve çok fazla işçilik maliyetinden tasarruf sağlayacaktır. Mağazadaki yüz tanıma teknolojisi, mağaza sahibinin müşterinin en uzun süre kaldığı alanı kaydetmesine de yardımcı olabilir, böylece müşterinin tercihlerini veya malların yerleşimini (malların yanlış yerleştirilmesi, engelleme koridorları gibi) bulmak için müşterinin davranışları analiz edilebilir.
Mağazada yapay zeka teknolojisinin uygulanmasıyla, tüm perakende sahnesinin kapsamlı verilerine ve zekasına ulaşabiliriz. Kullanıcının mağazadaki davranışından, kullanıcı ile ürün arasındaki etkileşimden ve hatta kullanıcı ile kullanıcı arasındaki etkileşimden ilgili bilgileri toplayabiliriz. Ve mağazaya bağlı depoyu da yönetebiliyoruz ki bu aslında çok önemli. Depo mağazaya ne kadar yakınsa tedarik verimliliği o kadar yüksek olur. Ne tür bir depoya ne tür ürünler koymalıyız, ne tür envanter yönetimi yöntemleri benimsenmeli, bunlar çok ilginç ve çözülmemiş yapay zeka sorunları.
Yukarıda bahsedilen içeriği pek çok kez duymuş olabilirsiniz.Ardından, bu satış makineleri ve akıllı mağaza ekipmanlarının arkasındaki tedarik zinciri istihbarat teknolojisinden bahsetmek istiyorum.
Teknoloji inişi
Tedarik zinciri maliyetlerini düşürmelerine yardımcı olmak için yakın zamanda Tsingtao Brewery ile bir proje üzerinde işbirliği yaptık. Tedarik zinciri kavramı aslında çok basit, doğru ürünleri doğru kişilere doğru zamanda ve doğru yerde ulaştırmaktır.
Bira satışlarını artırmak için birkaç konuyu dikkate almalıyız. İlk soru envanter düzeni, bu birayı ne tür bir depoda saklamalıyım? Örneğin Shenzhen'de belirli bir alışveriş plazasının bir futbol maçı yayını var.Çoğu kişi orada bira alacak, futbol maçını izlerken bira içer.Bu sefer envanterin o mekana yakın olması gerekir çünkü plazada kısa sürede büyük miktarlar olabilir. Mal talebi. İkinci sorun, akıllı konum seçimidir. Örneğin ister bir kat asansör odasına ister alt kat holüne yerleştirilmiş insansız otomat makinesinin yeri tamamen farklı bir etkiye sahiptir ve insansız otomat makinesinin işlevine göre karar verilmesi gerekir. Bu insansız satış makinesini öğle yemeği satmak için kullanmak istiyorsanız, lobide değil, yere yerleştirilmelidir. Çünkü müşteri birinci kattaki lobiye giden asansörde on dakika geçirmişse, öğle yemeği satın almak için bir otomat makinesine gider mi? Daha fazla seçenek bulmak için dışarı çıkabilir. Bu, çeşitli işletim modlarının arkasında birçok akıllı algoritma düşüncesi olduğunu gösterir. Üçüncü soru, envanter sağlıklı, stokta ne kadar olmalı? Dördüncü sorun, ürünleri makineye teslim etmesi için arka uca hangi koşullar altında bildirimde bulunulması gerektiği konusunda akıllı ikmaldir. Malları çok uzun süre sergilemek ve satmak istemiyorum. Beşinci sorun, talep tahminidir, yani müşterinin ne tür mallar almak istediğini ve ne zaman alacağını bilmektir. Son olarak, yavaş satış sorunu var. Tsingtao Brewery projesinde bir dizi yapay zeka algoritması uygulayarak, tüm deponun cirosunu 27 gün azaltabildik ve stok dışı kalma oranını% 15 azaltabildik, böylece yavaş satışların ve envanter sağlığının oranı iyi bir şekilde optimize edildi.
Yukarıdaki örnekler, işletmeler için iyi bir akıllı tedarik zinciri oluşturabileceğimizi kanıtlıyor. Tedarik zincirinin önemini vurgulamanın temel nedeni, tedarik zincirinin müşterileri ve üretimi birbirine bağlayan önemli bir bilgi kanalı olmasıdır. Mevcut arz yönlü yapısal reformun özü, üreticilerin genellikle talebin nerede olduğunu ve gerçek talebin ne olduğunu bilmediği sorunu çözmektir. Bu nedenle, yalnızca tedarik zincirinin verimliliğini artırarak ve müşterilerin bilgilerinin üreticilere ve tasarımcılara daha hızlı ve doğru bir şekilde aktarılmasına izin vererek tüm toplumun üretim verimliliğini artırabiliriz. Bu, akıllı tedarik zincirinden akıllı üretime uzanan süreç olan sözde C2M'dir.
Akıllı üretimi göstermek için bir örnek verin. Jingdong'un artık Jingzao adında kendine ait bir markası var.Biz bir bavul tasarlarken müşterinin valiz satın alırken hangi faktörleri dikkate alacağını ve bu faktörleri hangi sırayla ve öncelikle dikkate alacağını inceleyeceğiz. . İlgili verileri araştırırken, şu anda piyasada bulunan hangi valizlerin kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayabildiğini, hangi ihtiyaçların mevcut pazar tarafından karşılanamadığını ve farklı ürünlerin nerede satılması gerektiğini öğrenebilirsiniz. Bu bilgileri çıkardıktan sonra, buna karşılık gelen bir rekabet avantajına sahip olacaksınız, böylece mavi bir okyanus bulmak için sonraki tasarım, üretim ve geliştirmeye rehberlik edebilirsiniz.
Akıllı tedarik zinciri
Tabii ki, tedarik zinciri sadece verimli değil, aynı zamanda güvenilir olmalıdır. Güvenilirlik, bir şişe su satın aldığınızda, şişenin yüksek kaliteli mi yoksa musluk suyu mu olduğunu bilme hakkına sahip olmanızdır. Bu nedenle, tedarik zincirini güvenilir, görünür ve algılanabilir hale getirmek için AI teknolojisini kullanmaya çalışıyoruz. Bu, tüm ürünün izlenebilirlik ağını kurmak için blockchain teknolojisinin kullanılmasını içerir.Ayrıca, tedarik zincirinin izlenebilirlik bilgilerini kullanıcılara etkin bir şekilde açmak için ilgili AI teknolojisini kullanmamız gerekir, böylece kullanıcılar bu bilgileri kolayca edinebilir. Mevcut izlenebilirlik sistemimiz 400 yerli ve yabancı markayı, 12.000'den fazla ürün kategorisini ve 1,2 milyardan fazla ürünü kapsamaktadır.
Yukarıdaki açıklamadan tedarik zincirinde birçok iyileştirme yapabileceğimizi görebiliriz. Bu aynı zamanda bir soruya geri dönmemize de ilham verdi, bir mağaza nasıl bir konsepttir? Bir alışveriş merkezi ya da APP olabilir, aslında iki işlevi olduğu sürece mağaza olarak adlandırılabileceğini düşünüyoruz. Bir işlevi ürün bilgilerini toplamak, diğer işlevi müşteri toplamaktır. Başka bir deyişle, insanlar ve mallar birbirine bağlandığı ve sonra bir sahnede göründüğü sürece, buna mağaza denilebilir. Aslında bu bir veri problemi ve bir bilgi akışı problemidir, yani böyle bir senaryoda birçok yapay zeka teknolojisi mantıksal olarak uygulanabilir. Yapay zeka teknolojisini büyü satın alma ve flaş satın alma gibi yeni mağaza modelleri oluşturmak için kullanabiliriz, bu da küçük bir ürün çeşidine yatırım yapmak anlamına gelir, ancak her üründe büyük miktar ve çok düşük indirim vardır.Tüm kullanıcıların satın alacağını umuyoruz. Ürünler, ürünlerin doğrudan üreticiden müşteriye gönderilmesini mümkün kılarak birçok ara depolama bağlantısını azaltır. Malların genellikle üreticiden son kullanıcıya defalarca aktarılması gerektiğini herkes bilir.Aradaki aktarmaların sayısını bir azaltıyorsak, gökyüzümüz daha mavi olacaktır çünkü aktarma bağlantılarının azaltılması nakliye maliyetini ve dolayısıyla çok sayıda çevre kirliliğini azaltmak. Bu süreçte, doğru ürünleri nasıl buluruz, doğru kullanıcılara doğru zamanda ve doğru yerde satarız ve buna karşılık gelen indirimlerimizin nasıl tasarlanması gerekir, bunların hepsi yapay zekanın olası uygulamalarıdır.
Neden tedarik zincirinin çok önemli olduğunu vurgulamaya devam ediyorum? Tedarik zinciri maliyetleri, genel sosyal maliyetin çok kritik bir parçasıdır. Çinin gelişimini Batıdakiyle karşılaştırıyoruz ve Çinin mevcut lojistik maliyetlerinin GSYİHnın yaklaşık% 15 ila% 18ini oluşturduğunu gördük, ancak Amerika Birleşik Devletlerinde bu rakam Yaklaşık% 8 gibi çok düşüktür, bu nedenle bu genel sosyal maliyetlerde bir farka yol açar. Yerli akıllı üretim ile gelişmiş ülkeler arasında neden hala biraz mesafe var? Çekirdek sadece akıllı üretimin kendisi değil, büyük ölçüde akıllı üretime tabi olan destekleyici hizmet endüstrisidir. Almanya'da, akıllı üretimin destekleyici hizmet endüstrisi ülkenin GSYİH'sinin% 40 ila% 50'sini oluştururken, Çin'in şu anki oranı yalnızca yaklaşık% 15'tir. Bu boşluğun sonucu, Çin'de akıllı üretim yaparsanız, yalnızca sorun yaşamayacaksınız. Akıllı üretimin kendisi, ancak aynı zamanda hammaddelerin nasıl satın alınacağını, ilgili depolama ve nakliye işlemlerinin nasıl yapılacağını, ilgili deponun nasıl yapılacağını ve benzerlerini de içerir. Akıllı tedarik zinciri, bu tür sorunları çözmeyi umuyor, böylece üretim yapmak isteyenler üretime konsantre olabilir ve diğer bağlantılar tamamen daha profesyonel hizmet sağlayıcılara bırakılabilir.
Umarım önceki tanıtımım herkesin böyle bir kavramı anlamasını sağlayabilir. Akıllı tedarik zinciri aslında tüketicileri, tedarikleri ve senaryoları birbirine bağlayan uçtan uca eksiksiz bir zincirdir. Bu zincir üç bölüme ayrılabilir.Birincisi akıllı tüketim.E-ticaret gibi senaryolarda, yapay zeka teknolojisinin kullanılmasıyla işletmeler kendilerini sizden daha iyi anlayabilirler. Önce ihtiyaçlarınızı anlayın, ardından tüketim sahnelerini alt bölümlere ayırın ve daha ayrıntılı sahneler haline getirin, böylece müşteriler karşılık gelen tüketimi doğru zamanda yapabilirler ve istedikleri şey sizdir. Aynı zamanda, artık akıllı lojistik yapma konusunda güçlü bir yeteneğe sahibiz Akıllı lojistiğin amacı, karşılık gelen ürünleri kullanıcılara hızlı ve verimli bir şekilde esnek ve çevik bir şekilde ulaştırmaktır. Geliştirmemizin odak noktası akıllı tedariktir. Akıllı tedarik, altyapının inşası ve AI teknolojisinin uygulanması yoluyla, çeşitli kullanıcı tarafındaki ihtiyaçlara hızlı bir şekilde yanıt verebileceği, kullanıcının sesini tüketici tarafından tedarik ucuna hızlı bir şekilde iletebileceği ve yalın tedarik gerçekleştirebileceği anlamına gelir. Aynı zamanda gerçekleştirebiliriz. Karşılık gelen isteğe bağlı özelleştirme. Yanıt veya doğru tedariği iyileştirmek ya da kullanıcı ihtiyaçlarını anlamak ve talep üzerine özelleştirmek olsun, bu bağlantılar büyük miktarda AI teknolojisi gerektirir ve büyük verilere dayalı ilgili analizler gereklidir.
Genel olarak akıllı tedarik zinciri, perakende sektöründe yapay zekanın en son yeniliğidir.Sadece mağazadan tedarik ve satışa kadar tüm bağlantıların zekasını ve otomasyonunu içermekle kalmaz, aynı zamanda AI'nın tüm dünyaya uygulanmasını da içerir. Süreç optimizasyonu süreci, aslında, süreç optimizasyonu süreci artık nispeten boş bir alandır ve aynı zamanda çok fazla yenilik gerektiren bir yerdir. Bu optimizasyon süreci ile ilgili büyüleyici olan şey, daha önceki birçok AI probleminden farklı olması, iş merkezli bir AI uygulama problemidir. Temel cazibemiz, yapay zeka teknolojisi ve büyük veri teknolojisinin uygulanması yoluyla doğrusal bir tedarik zincirini müşteri merkezli bir ağ tedarik ağına dönüştürmek ve böylece genel tedarik verimliliğini önemli ölçüde iyileştirmektir.
Yukarıdakiler, Pei Jian'ın Leifeng.com tarafından derlenen konuşmasının tüm içeriğidir.
