우리의 상상을 뛰어넘는 세상
기존 IT 시스템과 최첨단 AI는 어떻게 다를까요?
기존 IT 시스템은 규칙으로 구성되며 정적인 메시지와 같습니다. 즉, 구현할 기능과 의사결정나무를 정의하여 기계에 적용합니다. 그러나 오늘날의 기업들은 더 많은 것을 원합니다. 다양한 판매 채널에서 접수된 다양한 주문 유형 및 구조에 대해 유연하고 맞춤화 된 IT 지원이 필요합니다. 예를 들어, 시스템은 소매상점으로의 배송과 전자상거래로부터의 주문배송을 동시에 지원해야합니다. 첫 단계는 최적화된 알고리즘을 적용하는 것입니다. 쉐퍼시스템즈는 최적화된 알고리즘을 통하여 Desigual의 주문 관리 프로세스를 지속적으로 조정 및 개선하고 피킹의 비용 효율성을 개선할 수 있었습니다. 하지만, 우리가 현재 할 수 있는 일은 IT 시스템에서 논리가 모델링 되는 방식에 따라 제한됩니다.
쉐퍼시스템즈는, 우리의 혁신적인 문화가 미래 지향적인 사고방식을 추구하며 AI는 우리의 다음 목적지입니다. 우리는 자율적으로 그리고 동적으로 고객의 변화하는 요구에 적응할 수 있는 사내물류 프로세스를 만들고 싶습니다. 우리는 "개방적”이며 패턴을 식별하고 분석할 수 있는 IT 시스템을 추구합니다. 인과관계에 중점을 둔 인간이 처리할 수 없는 상황에서 행동을 주문할 때 이러한 패러다임 전환은 더 민첩하고, 보다 상황에 민감한 프로세스를 설계할 수 있게 합니다. 예를 들어, 이러한 프로세스는 주문을 하기 전에 고객 주문을 예측하고 초기 단계에서 선적을 수행하고 선적을 시작할 수 있게 합니다. 우리는 데이터에 존재하는 고객의 지식을 활용하고자 합니다.
인공 지능이란 무엇인가요? 정보란 무엇인가요? 어떤 시스템이 AI로 구별될 수 있나요?
인공 지능은 컴퓨터 시스템에 스스로를 어느 정도 생각할 수 있는 능력을 부여하려는 시도입니다. 그러나 전문가들조차도 인공지능의 정의에 대해서는 의견이 분분합니다. 한 가지 예가 신경망입니다. 이것은 입력값과 결과 간에 일반적으로 알려지지 않은 기능적 상관 관계를 근사화 하려는 목적으로 만들어진 IT 모델입니다. 이 시스템은 관계를 분석하고 선입견과 편견을 가진 인간이 할 수 없는 방식으로 데이터를 활용합니다. 바꿔 말하면, 사람들은 특정한 관점에서 문제를 바라보고 생각합니다. 기계는 관계를 찾고 사람이 생각치도 못했던 부분에 대한 답을 줍니다.
미래는 어떤 모습일까요?
사내물류 작업을 수행하도록 훈련된 AI 시스템은 창고내에서의 사람의 일을 도울 수 있습니다. AI 시스템은 스마트 예측을 사용하여 권장 사항을 제시하고 프로세스 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, 사전 예측 유지보수를 통해 특정 기계의 잔여 사용 수명을 조기에 예측할 수 있게 합니다. 잠재적 결함은 발생하기 전에 능동적인 사내물류프로세스를 통한 사전 예방 및 예방 유지보수에서 진단될 수 있습니다. 즉, 기계 가동 중단 시간을 최소화합니다. 사전 예측 유지보수는 하드웨어와 소프트웨어의 지능을 결합합니다.
AI라는 용어는 새로운 것은 아니지만 관련성이 높아지고 있습니다. 왜 이 주제의 대화가 증가하고 있을까요?
1990년대에는 정교한 기계 학습 프로세스에 필요한 데이터의 양과 처리 능력이 없었지만 오늘날에는 고성능 하드웨어 및 칩이 이것을 가능하게 하였습니다. 빅 데이터 기술은 우리에게 쉽게 인공 지능의 지속적인 학습을 가능하게 하는 시스템을 제공합니다. 딥러닝, 즉 계층적 신경 네트워크에 기초한 기계 학습의 한 유형이 이제 입증되었으며 실행이 가능 해졌습니다. 궁극적으로, 우리는 보다 유연하고 향상된 능력을 갖게 되었습니다. 우리는 이론을 뛰어 넘어 일상적인 업무에서 이러한 기술을 적용할 수 있습니다. AI 가능성을 크게 확장할 수 있도록 상황이 계속 진화하고 개선되고 있습니다.
이것이 쉐퍼시스템즈의 사내물류 솔루션에 어떤 영향을 미칠까요? AI는 귀하의 팀에서 어떤 역할을 할까요?
쉐퍼시스템즈 IT Solutions에서 새로운 AI 기회를 열어주는 IT 및 소프트웨어 기술을 개발했습니다. 쉐퍼시스템즈는 적어도 과거 데이터가 존재한다면 AI 시스템을 고객 프로젝트에 적용할 수 있을 것입니다. 앞으로는 더 적은 프로그래밍 작업을 수행하고 더 많은 프로젝트 성공을 목표로 교육 시스템에 더욱 집중하게 될 것입니다. 동시에 우리는 시스템에 대한 통제권을 유지해야합니다. 얼마나 멀리 갈 수 있을까요? 우리는 고객의 예기치 않은 변화에 대응할 수 있는 대체 전략을 요구할 것입니다. 이것이 고객의 창고가 항상 운영될 수 있게 하는 유일한 방법입니다. 궁극적으로 우리는 사내물류설비만이 유일한 제약 조건인 솔루션을 구현하고자 합니다.
유연성은 소프트웨어 지원의 핵심 특성으로 고객의 요구에 보다 잘 대응할 수 있게 합니다. 그러나 성공적인 AI 프로젝트를 달성하려면 데이터 과학, 시뮬레이션 전문가 및 실제로 구현을 담당하는 사람들 간의 커뮤니케이션이 중요합니다. 쉐퍼시스템즈가 도약함에 따라 실제 고객 상황을 이해하는 것이 가장 중요합니다.