Intelligent Planning Systemとは何ですか?

インテリジェンスは相対的な概念であり、定義が困難です。 数値計算と計算速度に関して言えば、機械は人間よりもはるかに優れています。 数学的能力を知性に帰するという事実により、機械は非常に知能的でなければなりません! ただし、予測不可能で、創造的で、一貫性がないという点で、マシンとは異なります。 マシンは、プログラムされたとおりに動作します。 私たちも多くの方法でプログラムされていますが、影響は予測行動であるという創造的で感情的な要素がまだあります。 別の重要な差別化は、人間が学習し成長する能力を持っていることです。 学習するにつれて時間の経過とともに改善しますが、改善するためにはマシンを再プログラミングする必要があります。 人工知能(AI)テクノロジーの導入により、マシンは環境からも学習できるため、より良く、賢く、予測しにくくなります。 たとえば、そうでなければ人間には未知のパターンをデータで見つけることができます。 または、状況が変化した可能性があるため、同じイベントが発生するたびに異なる決定を提案できます。

インテリジェンスを組み込むためにAIを展開できる方法はいくつかあります サプライチェーン計画 システム。 XNUMX つは、システムがモデル (システムが動作する世界) がどのように変化しているかを理解することです。 たとえば、サプライヤーの行動が変わる可能性があり、機器の可用性が上下する可能性があり、製品の組み合わせと需要パターンが変化する可能性があります。 システムは、これらの、時には微妙なパターンを検出することで、環境をより適切に表し、より最適な決定を下すことができます。 この動作を次のように呼びます。 Self-Improving© サプライ チェーン システム。 さらに、このシステムは、将来何が起こるかを予測することもできます。 計画を立てるたびに、私たちは未来を予測しています。 生成された計画には、予想される需要、気候、季節の変化、潜在的な不足などに基づいて、どのようなパターンが出現しているかに関する多くの有用な情報が含まれています。システムは、どのようなパターンが出現しているか、どのような潜在的なリスクが直面しているかを把握できます。 したがって、在庫ポジションを改善することを目的としたアルゴリズムを展開することで、何をすべきかを規定できます ( MEIO)または、他の予防策の中で、年の特定の月に容量を増やすことを推奨します。

ニューラルネットコンピューティング(ディープラーニングとも呼ばれます)を使用することで最もよく説明できる創造的なマシンの要素もあります。 ニューラルネットは本質的に相互接続された多数のプロセッサであり、学習試行中に与えられたフィードバックに基づいて集合的に学習を試みます。 学習段階でフィードバックを得ることで、問題の表現を何度も変更します。 その過程で、新しい発見につながる可能性のあるパターンの突然変異を実行することもできます。 これは需要計画ポリシーで最もよく使用されるため、多数の試行と突然変異を行うことにより、非常に効果的かつ正確なポリシーが将来を予測することになります。

要約すると、マシンは、過去だけでなく将来のイベントについても、原因と結果の潜在的な関係を検索するのに非常に効果的です。 この機能は、サプライチェーンのリスクを軽減し、運用を改善するために非常に役立ちます。 機械が意思決定に影響を与える可能性のある感情や感情をどの程度持つかは、望ましい機能である場合とそうでない場合がありますが、それまでは、人間は単に「行う」だけでなく「存在」のままです。 このトピックの詳細については、をクリックしてください こちら.

インテリジェントな計画システム

マシンは環境からも学習できるため、より良く、より賢く、予測しにくくなります。 たとえば、他の方法では人間には知られていないデータのパターンを見つけることができます。