Шрірам Нагасвамі, виконавчий віце-президент FourKites – Інтерв’ю

FourKites визнаний за свою роль у трансформації ланцюгів постачання за допомогою штучного інтелекту та є розробником Intelligent Control Tower™, який працює на найбільшій у світі мережі реального часу. Платформа дозволяє створювати повні цифрові двійники ланцюгів постачання та інтегрує штучний інтелект для підтримки автоматизації, покращення співробітництва та забезпечення операційних результатів для всіх учасників. На відміну від традиційних систем контролю, рішення FourKites розроблено для підтримки виконання в реальному часі та інтелектуальної реалізації як на стороні постачальників, так і на стороні клієнтів.

Що спонукало недавній перехід FourKites від видимості до систем контролю, і як ви визначили пробіл на ринку або те, що це був правильний час для переслідування цих нових цілей?

Перехід FourKites до систем контролю та нового цифрового персоналу відображає більшу еволюцію в сфері логістики та ланцюгів постачання. Просто кажучи, видимість та інсайти більше не достатні. З швидкою еволюцією штучного інтелекту та баченням рухатися за межі простої доставки даних, постачальники пріоритезують інтелектуальну автоматизацію та рішення, які можуть не тільки оптимізувати операції, але й забезпечити виконання обіцянок штучного інтелекту щодо автоматичної дії на основі даних та видимості в реальному часі.

Перехід до нашої інтелектуальної системи контролю та цифрового персоналу допомагає нашим клієнтам досягати своїх стратегічних цілей способами, які раніше були неможливі. Тепер штучний інтелект може перетворити управління ланцюгами постачання з реактивного відстеження на проактивну оркестрацію, яку ми мали на меті досягти років тому, забезпечуючи більш автономні та інтелектуальні робочі процеси.

Розкажіть нам більше про свій шлях у технологіях та штучному інтелекті та про те, як це привело вас до вашої поточної ролі в FourKites?

Я почав свою інженерну кар’єру понад 20 років тому в Чикаго. З того часу я розвинув пристрасть до всіх аспектів технологій, від обробки сигналів, стиснення відео та комп’ютерного зору до машинного навчання та доставки програмного забезпечення як послуги.

Швидка розробка штучного інтелекту ще більше розгорнула цю пристрасть, і бажання бути на передовому краї його розвитку та впровадження в сфері ланцюгів постачання зробило це дуже цікавим часом для роботи в галузі.

Той ранній досвід, а також зупинки в Logitech, Samsung та інших, привели мене до моєї поточної ролі в FourKites, де я відповідаю за доставку продукції, наукові дані та надання моїй команді можливостей росту та платформ для демонстрації інноваційних робіт у сфері ланцюгів постачання.

Як ви бачите майбутнє ланцюгів постачання та роль штучного інтелекту в ньому?

Наша місія завжди полягала в тому, щоб вирішувати проблеми ланцюгів постачання, швидко приймаючи технологічні інновації. Коли ми дивимося вперед, те, що мене найбільше хвилює, це те, що штучний інтелект буде використовуватися способами, яких ми раніше не думали, допомагаючи клієнтам зібрати, обробити та здійснити дії новими способами.

Представіть собі, що замість ручного вводу базової інформації користувачі всіх типів зможуть просто говорити з додатком або робити фотографію того, що вони бачать, і велика мова буде能够 ідентифікувати та витягувати ту саму якість інформації.

Взявши, наприклад, порт Нью-Джерсі та контейнерний термінал порту Ньюарка, вони мають відеокамери, які працюють 24/7 та оновлюються кожні 30 секунд. Якщо ми почнемо захоплювати ці кадри, ми зможемо точно знати, які вантажівки входять та виходять, просто дивлячись на номерні знаки або номери контейнерів. Більшість портів мають такі камери, доступні 24/7, тому демократизація даних та більш природні способи збору даних будуть низьковисокими плодами, які можуть революціонізувати доставку та відстеження.

Які метрики або індикатори успіху найважливіші для вас при оцінці впливу платформи на клієнтів?

Найважливішими метриками для оцінки впливу платформи на клієнтів є місткість автоматизації робочих процесів, зменшення ручних завдань та конкретні покращення операційної ефективності. Ми дивимося на те, як ми можемо зменшити штрафи за невчасну доставку, зменшити витрати на інтеграцію, покращити місткість обробки відправлень та забезпечити більш автономне та інтелектуальне управління ланцюгами постачання. Ці метрики демонструють реальну можливість доставляти цінність клієнтам, трансформуючи складні процеси ланцюгів постачання.

Як FourKites використовує штучний інтелект та машинне навчання для забезпечення конкурентної переваги на ринку технологій ланцюгів постачання?

Ми використовуємо штучний інтелект та машинне навчання для забезпечення значного прогресу у ліквідації сучасних даних-силосів, відкриваючи шлях до більш ефективного методу моніторингу, аналізу та здійснення дій щодо даних ланця постачання в реальному часі.

Для цього ми використовуємо штучний інтелект, щоб допомогти оцінити вплив порушень, діагностувати проблеми відстеження, отримувати рекомендації щодо продукції та інше. Наші нові штучно-інтелектуальні цифрові працівники автоматизують загальні робочі процеси, ліквідуючи 80% рутинних завдань та збільшуючи місткість обробки відправлень на 40%, працюючи довгими годинами.

Що відрізняє рішення FourKite від інших у галузі, особливо щодо можливостей штучного інтелекту та інтеграцій?

Ми відрізняємося тим, що зосереджуємося на виконанні кінцевих робочих процесів, перетворюючи загальні моделі штучного інтелекту на експертів у сфері ланцюгів постачання, та підтримуючи зобов’язання щодо безперервного навчання та швидкої технологічної адаптації. Інтегруючи дані реального часу, цифрові двійники операцій ланцюгів постачання клієнтів та штучно-інтелектуальний цифровий персонал, ми пропонуємо найбільш комплексне та інтелектуальне рішення галузі.

Розкажіть нам більше про процес розробки основних функцій FourKite, включаючи дані ланцюгів постачання в реальному часі, цифрові двійники та цифровий персонал?

Процес розробки основних функцій FourKites характеризується швидкими експериментами, навчанням та колаборативним підходом. Ми використовуємо спеціальну команду R&D, яку ми називаємо AI Guild, для дослідження останніх технологій, проведення внутрішніх тестів та валідації, а також для обміну інсайтами таким чином, щоб рухатися так швидко, як це може розвиватися штучний інтелект.

Розбиваючи складні завдання на менші, керувані дії та безперервно оцінюючи та інтегруючи нові моделі штучного інтелекту, ми забезпечуємо, щоб наші рішення залишаються передовими та адаптивними.

Як вдосконалення в галузі хмарних обчислень та цифровізації вплинули на те, як організації підходять до видимості та автоматизації ланцюгів постачання?

Вдосконалення в галузі хмарних обчислень та цифровізації мали глибокий вплив на видимість та автоматизацію ланцюгів постачання, суттєво зменшивши витрати на навчання штучного інтелекту, ліквідуючи операційні силоси та дозволяючи більш складні та інтелектуальні системи у масштабі. Ці технологічні зрушення створили потребу у безперервному навчанні та адаптації, дозволяючи організаціям розвивати більш автономні, інтелектуальні рішення ланцюгів постачання з суттєво зменшеними витратами на інфраструктуру та підвищеною операційною гнучкістю.

Як Intelligent Control Tower вирішує ключові обмеження традиційних систем ланцюгів постачання, таких як залежність від пакетної обробки та відсутність інтеграції в реальному часі, для забезпечення автономних дій та покращення операційної ефективності?

Не існує сумніву, що традиційні системи створили суттєві бар’єри для компаній, які сподіваються досягти більш інтенсивних операцій та забезпечити більшу цінність за допомогою агентного штучного інтелекту та інтелектуальної автоматизації.

Незважаючи на суттєві інновації, ми виявили, що традиційні системи все ще борються з даними в реальному часі, оскільки багато з них розроблені для пакетної обробки з реляційними базами даних. Коли FourKites стала піонером у сфері видимості ланцюгів постачання в реальному часі, ми припускали, що системи планування та виконання підприємств споживатимуть інформацію, яку ми надаємо, та оперціоналізуватимуть її, але цього не сталося, і наші клієнти залишилися для оперціоналізації своїх даних самостійно.

Тепер наше рішення Intelligent Control Tower змінює ситуацію з традиційними системами. Замість того, щоб покладатися на системи підприємств для споживання даних та їхньої оперціоналізації, компанії можуть тепер використовувати штучно-інтелектуальні платформи, такі як FourKites, для споживання даних з традиційних систем та інтеграції їх у робочі процеси, де цифрові та людські працівники мають контекст, який їм потрібен.

Які конкретні випадки використання або болі клієнтів мали пріоритет при розробці Intelligent Control Tower™, і як його штучно-інтелектуальні пакети, такі як Supplier Connect AI та Yard Connect AI, створюють вимірювану цінність для учасників ланцюгів постачання?

При розробці Intelligent Control Tower ми поставили за мету реалізувати бачення, яке ми мали з дня заснування FourKites: зробити ланцюги постачання більш ефективними та стійкими, вирішуючи критичні виклики, такі як оцінка та мінімізація порушень, автоматизація рутинних завдань, зменшення ручної обробки документів, покращення співробітництва з постачальниками та інше.

Ми вирішуємо ці виклики, пропонуючи пакети, розроблені під конкретні операційні покращення в найбільш поширених областях. Наприклад, ми автоматизуємо рутинні діяльності відстеження, збільшуючи місткість обробки відправлень на 40% та забезпечуючи зниження штрафів за невчасну доставку до 30%. Ми також допомагаємо відправникам повністю автоматизувати своє співробітництво з постачальниками, забезпечуючи більшу ефективність у процесі закупівель.

Дякуємо за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати FourKites.