Три года назад, поскольку пандемия вызвала хаос для крупных и малых компаний, главный офицер цепочки поставок Colgate-Palmolive Лучано Зибер организовал «логистический блиц».
Результат дал Зиберу лучшее понимание того, как Colgate-Palmolive перемещает свои продукты по всему миру. Но это застряло Сибера с другой проблемой: слишком много данных.
Около года назад Зибер говорит, что нашел решение этой проблемы с Uber Freight. Длительное логистическое и аналитическое подразделение службы езды разрабатывает новые способы разрыва больших объемов данных с использованием искусственного интеллекта. Colgate-Palmolive стал одной из первых компаний, которая использовала одну из своих новейших продуктов, AA, ориентированная на логистику LLM Uber Freight Calls Inisights AI.
Теперь Uber Freight более официально запускает набор функций искусственного интеллекта для грузоотправителей по всему миру в рамках существующего программного обеспечения для цепочки поставок. Это включает в себя расширение Insights AI, которое Uber Freight тихо запущено в 2023 году, а также более 30 агентов AI, созданных для «выполнения ключевых логистических задач на протяжении всего жизненного цикла».
Uber Freight не одинок в попытке приручить непослушные цепочки поставок с помощью современных инструментов искусственного интеллекта. Flexport объявил о своем собственном наборе инструментов искусственного интеллекта в феврале, и существуют множество стартапов, пытающихся помочь компаниям разорвать данные, сократить запасы и лучше предсказать спрос и предложение.
Но Uber Freight делает ставку на свои решения искусственного интеллекта, которые могут оказать непосредственное влияние на итоги как клиентов, так и почти 10 000 других грузоотправителей, с которыми он работает. Это во многом из-за базы знаний и отношений, которые она установила за восемь лет с тех пор, как она была создана, чтобы соответствовать дальнобойщикам с грузоотправителями.
«Цепочка поставок по своей природе является проблемой, богатой данными. Она сложна, она нюансирована, и ИИ может сыграть фундаментальную роль в его формировании и ускорения его»,-сказал основатель Uber Freight Lior Ron в интервью TechCrunch.
'Мы строились к этому моменту'
Uber Freight начиналась как более простая брокерская бизнес -модель, когда она была запущена в 2017 году. Но дочерняя компания Uber неуклонно развивалась с годами в большем количестве поставщиков услуг для компаний, которые отправляют товары по всему миру.
Многие современные компании пытаются найти способы включения искусственного интеллекта (часто до смешанных результатов); Неудивительно, что Uber Freight ставит технологический фронт и центр. В конце концов, как бакалавриат Рона, так и его мастер -диссертация были сосредоточены вокруг ИИ — далее «в темные века, когда ее называли« нейронными сетями », — пошутил он.
Рон продолжал работать с технологией машинного обучения, когда он запускал карты Google с 2007 по 2016 год. Он сказал, что он видел «потенциал оцифровки физической вселенной».
«Это привело меня к основополагающему убеждению девять лет назад, что цепочка поставок в основном является первой задачей, первой технологией, которая может быть ускорена с помощью подключения к данным, и со временем, ИИ»,-сказал он. «Думаю, мы строились к этому моменту, так как я начал Uber Freight».
Рон сказал, что Uber Freight использовал машинное обучение в своей работе с самого начала. Но около двух лет назад команда начала пытаться работать с более продвинутыми генеративными возможностями ИИ.
Это «не было легкой дорогой», сказал Рон. Первоначальные попытки Uber Freight построить своего рода «совместный пилот для логистики», были пронизаны галлюцинациями и возвращали точные ответы только в 60% до 70% случаев.
Теперь, эта технология была «проверена на битву» и «приводит к реальным результатам в бизнесе», с точностью 98%, по словам Рона. Компания заявляет, что модель ИИ Insights была обучена внутренним и внешним данным, связанным с грузовым объемом на сумму 20 миллиардов долларов, которые помогает двигаться каждый год. Он также использует несколько нераскрытых моделей искусственного интеллекта «обеспечивая оптимальные комбинации цены, точности и производительности», согласно Uber Freight.
Рон сказал, что этот AI Push создает новые способы для клиентов для работы с данными, связанными с их цепочкой поставок. Они могут попросить Insights AI быстро подтянуть, скажем, худшие точки происхождения для определенных поставки. Или они могут попросить показать «все поставки в CVS в 2023 году». Рон подчеркнул, что запросы могут быть гораздо более сложными, чем это, и модель всегда сохраняется.
Insights AI представлен клиентам, как и другие популярные интерфейсы LLM; Он также покажет свою работу и прояснит, откуда поступают все данные, как и другие модели рассуждений.
Все это позволяет клиенту «получить понимание вашей сети намного быстрее, с точностью до 100% мгновенно, по сравнению с формулировкой того, что вы хотите знать, отправив ее некоторым аналитикам и ожидая в течение двух недель, чтобы презентация PowerPoint вернулась, чтобы обсудить», — сказал Рон.
«Что вы хотите знать?'
Uber Freight работает со многими компаниями из списка Fortune 500, но он нашла особенно желающего партнера в Colgate-Palmolive для испытаний AI и других новых инструментов. По словам Зибера, конгломерат уже предоставляет набор моделей ИИ доступным для всех своих сотрудников. Это также заставляет этих работников проходить обязательную подготовку по этике ИИ, которая была разработана на месте.
«Я думаю, что это здорово, потому что он превращает разговор от страха в:« Как это делает меня более эффективным, и как (делаю) я становлюсь лучшим профессионалом и доставляю больше, имея доступ и используя эти новые технологии », — сказал Сибер.
Например, Зибер сказал, что его компания использовала Insights AI для легкой идентификации перевозчиков, которые принимают меньше поставок, чем они обязаны по контракту. Оттуда они могут понять, почему эти уровни низкие, и либо придумывают решение, чтобы вернуть носителя в соответствии с требованиями, либо бросить их в пользу другого.
Ранее это было проблемой для решения в режиме реального времени, сказал Зибер, потому что такие компании, как Colgate-Palmolive, с тысячами перевозчиков. Каждый из них может работать с различными системами и рабочими процессами, и вся эта полученная информация никогда не была на самом деле не управлялась.
Следующим шагом с ИИ, как Сибер, и Рон, и в поисках способов создать более упреждающие решения. Рон сказал, что это еще одно место, где Uber Freight может сгибать свои сильные стороны данных. «Мы знаем объекты, мы знаем полосы движения, мы знаем цены», — сказал он. «Что ты хочешь знать?»
Эти более упреждающие интеграции в форме оповещений, которые сообщают клиенту, как Colgate-Palmolive, они переплачивают на определенных маршрутах, или что для определенной доставки доступны более быстрые варианты.
Любое подобное предложение может сэкономить только несколько сотен или, возможно, несколько тысяч долларов. Но агрегировано по всей сети, это может иметь большое значение.
Вот почему, когда его спросили, Сибер быстро ответил, что финансовый директор Colgate-Palmolive является исполнительным директором, который наиболее доволен тем, что позволило Uber Freight. «Он любит видеть, как затраты на логистику снижаются», — засмеялся Зибер.
