Changshin využívá umělou inteligenci Palantiru k propojení vývoje se zpětnou vazbou z továren

Changshin a Palantir Technologies oznámily partnerství 4. listopadu 2026. Chtějí využít Palantir Foundry a platformu umělé inteligence, zkráceně AIP, v oblasti vývoje a výroby obuvi. Plánovaný systém propojí informace a pracovní postupy od vývoje obuvi a plánování vzorků až po výrobu v továrnách.

Cílem nasazení je zajistit přehled o celém procesu, aby týmy mohly koordinovat rozhodování, dříve reagovat na problémy a poučit se z výsledků výroby. Vývoj a plánování vzorků začlení do téhož propojeného procesu, jehož součástí je i výroba v továrnách. Informace a zpětná vazba tak budou moci proudit mezi jednotlivými fázemi.

Od AgentCampu k pracovním postupům v továrnách

Partnerství navazuje na akci AgentCamp, při níž inženýři Changshinu a Palantir společně pracovali s aktuálními daty Changshinu a předvedli první pracovní postupy. Tato akce poskytla výchozí body pro další fázi, která propojí rozhodování ve vývoji s plánováním a realizací výroby v továrnách. Plánované rozšíření posune projekt od předvádění pracovních postupů na firemních datech k propojení týmů odpovědných za vývoj a výrobu konkrétního modelu obuvi.

Generální ředitel Changshinu CI Nam shrnul tuto závislost slovy: „Rozhodnutí učiněná ve fázi vývoje určují, jak pracujeme na výrobní ploše.“ Nam uvedl, že propojení těchto rozhodnutí se zpětnou vazbou z výroby má týmům pomoci dříve rozpoznat problémy, účinněji koordinovat práci a přenášet získané poznatky do vývoje dalšího modelu. Partnerství popsal také jako způsob, jak na základě výrobních zkušeností Changshinu budovat jedinečné schopnosti tím, že do jeho práce začlení data a umělou inteligenci.

Foundry a AIP tvoří softwarové vrstvy

Foundry zajišťuje datovou a provozní vrstvu. Palantir uvádí, že jeho Ontology poskytuje datovým, analytickým a provozním týmům společné znázornění obchodních objektů, činností a procesů, díky němuž mohou sdílet rozhodovací logiku a spolupracovat i při změně podmínek. Umožňuje uchovávat záznamy o rozhodnutích pro následné učení a začleňovat firemní data a modely, aniž by bylo nutné duplikovat podkladová aktiva nebo narušovat stávající zdroje pravdivých údajů.

Pro Changshin spočívá význam tohoto řešení v předávání informací mezi vývojem a výrobou. Společné obchodní objekty a rozhodovací logika umožňují přenášet provozní souvislosti do plánování a realizace výroby v továrnách. Zaznamenaná rozhodnutí mohou zároveň podpořit proces průběžného učení, který popsal Nam.

AIP zajišťuje vrstvu aplikací a agentů umělé inteligence. Produktová dokumentace Palantiru popisuje nástroj Workflow Builder pro aplikace, činnosti a agenty umělé inteligence, nástroje pro vyhodnocování, které slouží k přípravě a zlepšování pracovních postupů v produkčním prostředí, a ovládací prvky zpřístupňující pravidla automatizace a historii provádění. Lidé mohou také schvalovat kroky navržené umělou inteligencí. Ryan Taylor, obchodní a právní ředitel Palantiru, uvedl, že společnosti nasazují Foundry a AIP napříč celými procesy, přičemž Changshin si zachovává kontrolu nad tím, jak se umělá inteligence využívá.

Rozsah výroby Changshinu

Changshin do této softwarové architektury vnáší rozsáhlé výrobní zázemí. Společnost byla založena v roce 1981 a sídlí v jihokorejském Pusanu. Svou první zahraniční pobočku založila ve Vietnamu v roce 1994 a poté rozšířila působnost do Číny a Indonésie. Zaměstnává přibližně 80 000 lidí a oznámila, že v dubnu 2025 dosáhla jedné miliardy vyrobených párů obuvi v souhrnu.

Firemní web Changshinu uvádí čtyři země a devět výrobních závodů a popisuje výrobní přístup, který spojuje digitální technologie, data a umělou inteligenci. Projekt s Palantirem tento přístup uplatňuje na pracovní postupy mezi vývojem a výrobou, včetně rozhodování o vzorcích, realizace výroby v továrnách a předávání zpětné vazby pro pozdější modely.

Provozní zkouškou bude, zda společné pracovní postupy dokážou odhalit problémy ve výrobě dostatečně brzy na to, aby zlepšily koordinaci a pomohly přenést užitečné poznatky do vývoje dalšího modelu obuvi. Tento cyklus zpětné vazby je praktickým měřítkem zamýšleného přehledu, který má partnerství zajistit: zkušenosti z výroby se musí promítnout do následných modelů a včasnější odhalení problémů musí vést ke koordinovaným krokům vývojových týmů i pracovníků továren.