Opredelitev aplikacij Swarm Intelligence -
Definicija ročne inteligence določa, da so zanimiva znanstvena spoznanja privedla do zanimivih aplikacij v poslu, ki so rešile težavno težavo in pripomogle k izboljšanju bistvenega pomena podjetja.
Podjetja uporabljajo veliko raziskav, orodij za statistiko in analizo podatkov, da razumejo težave, s katerimi se srečujejo proizvodnja, trženje, zaloge ali skladiščenje. Kakor koli znanstveni so, pogosto ne dajejo potrebnih rešitev.
Nova teorija, ki je bila razvita iz opazovanja vedenja živali - dojenčkov, čebel in metuljev, je privedla do razvoja aplikacij za obveščevalne roje. Znanstveniki so opazili, da so družbene žuželke večinoma samoorganizirane osebe, ki so koordinirale svoje dejavnosti s komunikacijo z najbližjimi člani v mreži. To dobro deluje pri iskanju najkrajše poti do cilja, izogibanju plenilcem ali iskanju hrane je opredelitev rojevske inteligence.
Tu je nekaj primerov, kako so orodijske obveščevalne aplikacije pomagale različnim industrijam rešiti svoje težave;
# 1 Swarm obveščevalne aplikacije pomagajo pri logistiki in prometu
Koncept aplikacij obveščevalnih orodij se uspešno uporablja v prometu in logistiki, ki vključuje kompleksno gibanje blaga po različnih poteh. South West Airlines je imel težave pri skladiščenju tovora na letališčih, saj je njegova zmogljivost večino časa delovala s polno obremenitvijo. Vendar pa je bilo na letih le 7% tovornega prostora. V tem primeru inteligenčnih orodij so sledili obveščanju mravelj, ki iščejo hrano, tako da so puščale različne kemične sledi - feromoni, imenovani. Ker več mravov sledi sledi, na poti pustijo več kemičnih sledi.
South West Airlines so se odločili, da sledijo formuli in pošljejo tovor na lete na eno ali dve drugi destinaciji pred pristankom na ciljni destinaciji. To jim je pomagalo znižati stopnje prevoza tovora za zajetnih 80% in zmanjšati obseg dela za tovorno osebje za 20%. Letalska družba je lahko znatno zmanjšala skladiščni prostor in s tem povezane stroške plač. Programi obveščevalnih orodij so letalski družbi pomagali doseči letni dobiček v višini približno 10 milijonov dolarjev. Njihov tovorni prostor je bil tudi popolnoma rezerviran in je vodil do nove poslovne poti za podjetje.
V Švici je Pina Petroli, podjetje za ogrevanje s kurilnim oljem, ki dobavlja neposredno domov, imelo po različnih poteh majhne, velike in srednje velike tovornjake. Omejitve prometa, slabo vreme, ozke poti, klici v sili, različne velikosti tovornjakov in cevi, sama velikost operacij je zahtevala, da podjetje išče inovativno rešitev. Sledili so mravljinskemu načelu, veliki tovornjaki niso bili dovoljeni na ozkih poteh, prišlo je do izmenjave informacij med vozili v realnem času, tako da je bila uporaba voznega parka optimizirana in najbližji tovornjak se je udeležil domačega klica. Zmanjšal je tudi čas potovanja. Vsak tovornjak je služil kot "mravljišče", ki mu puščajo poti, da bi ga drugi razumeli in odzvali.
Air Liquide, dobavitelj industrijskih, medicinskih plinov, kot so dušik, vodik in kisik, je uporabil več načinov za dostavo izdelkov na industrijska mesta, v bolnišnice z železniškimi vozički, tovornjaki, cevovodi. Ker so cene električne energije nihale in da ne bodo mogli dovajati plinov na 6000 mestih, je to postalo zapleteno delovanje podjetja. Navdih je dobil od mravlje inteligence in s pomočjo podjetja za umetno inteligenco je razvil model, ki je optimiziral delovanje podjetja na podlagi vremena, načrtov obratov in poti kamionov.
Vendar ne gre za popolnoma avtomatiziran sistem - podjetje vsako noč vnese podatke o povpraševanju potrošnikov in proizvodnih stroških, tako da se bo celoten sistem organiziral v štirih urah z algoritmom rojstne inteligence, ki bo razvijal permutacije in kombinacije. Voznika tovornjaka zato ni nujno, da pobira plin iz najbližjega obrata, ampak glede na najnižjo ceno, ki je na voljo, je lahko tudi dlje. To je vodilo do velikih prihrankov za podjetje, čeprav vozniki niso mogli razumeti, kako.
Pri skladiščenju mravlje pristop mravlje uspešno uporabljajo trgovske verige, distribucijski centri pri vodilnih podjetjih, kot so Bantam-Doubleday-Dell Distribution, McGraw-Hill, Blockbuster Music. Mravlje razdelijo hrano iz vira hrane po načelu releja, pri čemer vsaka prenese hrano na naslednjo osebo v verigi. Ta model je mogoče uspešno uporabiti v primerih, ko je treba blago prenašati od ene osebe do druge - duo John Bartholdi, Georgia Tech –Donald Eisenstein, univerza v Chicagu je oponašal ta sistem za trgovsko verigo, ki je uporabljala conski pristop, pri katerem je vsak deloval opravil določeno nalogo, preden se lahko začne druga oseba.
V tem procesu se lahko najhitrejši ljudje premalo izkoristijo in počasnejši ljudje naredijo več dela. Bartholdi in Eisenstein sta zasnovala strategijo, v kateri je delavec nadaljeval z delom (izpolnjeval naročila), dokler oseba nižje ni prevzela svojega dela. Potem lahko delavec odide navzgor, da prevzame delo naslednje osebe. V tem sistemu smo najpočasneje postavili na začetku in najhitreje na koncu. To vodi do povečanja produktivnosti v skladišču za 30% v primerjavi s pasovnim pristopom.
Algoritem ročne obveščevalne službe lahko tudi pomaga kurirskim in paketnim podjetjem pri učinkovitejšem usmerjanju tovora ali dokumentov z optimizacijo virov.
# 2 Aplikacije Swarm obveščevalne službe pomagajo pri telekomunikacijskih poslih
Telekomunikacijsko poslovanje je precej zapleteno, saj bodo nekatere poti v nekem trenutku zasedene, druge pa v prostem teku. Vsak klic mora preiti vrsto vmesnih vozlišč in vozlišč, preden lahko prispe do cilja. Kako optimizirati uporabo omrežij, da se preprečijo zastoji in zamude?
Inženirji podjetja Hewlett Packard so zasnovali ogromno število "digitalnih mravelj", ki jih je mogoče poslati po nezapletenih omrežjih. To je agentom telekomunikacijskih centrov pomagalo preusmeriti promet po teh poteh. Če nenadzorovana pot nenadoma postane gneča, se bodo digitalne mravlje upočasnile ali izhlapele. To pomaga agentom, da ignorirajo poti in iščejo drugje. Nekatere vodilne telekomunikacijske družbe, kot so British Telecom, France Telecom in MCI WorldCom, so bile zgodnje uporabnice takšnih inovacij. Pomaga tudi pri usmerjanju internetnega prometa po najmanj preobremenjenih poteh, tako da se uporabniki interneta ne soočajo s težavami z dostopnostjo.
# 3 Aplikacije Swarm inteligence pomagajo optimizirati delovanje tovarne
To je eden najboljših primerov obveščevalnih rojev, v katerih so proizvodne operacije izkoristile opazovanje, kako čebele razporejajo delo med seboj. V čebelnjaku so čebele delavke, matice in čebele doječe. Ko se delovna obremenitev poveča, celo čebele doječe pomagajo čebelam delavkam pri opravljanju neke naloge. To so učinkovito uporabljali v kabinah za barvanje v tovarni za proizvodnjo tovornjakov. Vsaka lakirnica se je specializirala za določeno barvo, razen če je bila nujno poklicana, da odpravi morebitne zaostanke na drugih kabinah. To je omogočilo optimizacijo prek samoorganiziranega sistema namesto centraliziranega sistema za oblikovanje urnikov. Če bi določena lakirnica naletela na težave, bi drugi to nadomestili.
Unilever je optimiziral načrte svojih obratov z uporabo algoritma inteligencije roj, ki je upravljal zapletenosti kemičnega obrata, ko tradicionalne prakse tega niso mogle storiti. Med uporabljenimi stroji in predmeti so bili mešalniki kemikalij, rezervoarji za skladiščenje, pakirne linije z različnimi različnimi postopki, ki zahtevajo prehod od enega do drugega izdelka in občasno vzdrževanje.
Nekatere sestavine je treba pred mešanjem mešati z mešanicami. Rešitve za Unilever je ponudila tudi Bios Group, družba New Mexico, ki je ponujala rešitve za South West Airlines. Optimizirala je uporabo strojev tako, da če je čas zamenjave strojev manjši od ene ure, ni bil uporabljen za kratke naloge. Programska oprema ni bila zaskrbljena zaradi prebavljanja stvari iz enega kraja v drugega v najkrajšem času, ampak v najkrajšem času izvajala naloge. V primeru okvare strojev se urniki prilagajajo samodejno, tako da proizvodnja ne bo motena v prodajalni.
Priporočeni tečaji
- Popolno usposabljanje za upravljanje uspešnosti
- Spletno usposabljanje o elementih letalstva
- Program o digitalnem marketingu
# 4 Aplikacije Swarm obveščevalne službe pomagajo izboljšati povratne informacije potrošnikov
Najpogosteje uporabljena metodologija za razumevanje okusa in želja potrošnikov je z anketami in spletnimi anketami. Na spletu so na voljo ocene za filme, hotele, letalske družbe, knjige, ki pa ne morejo pridobiti kolektivne inteligence množice. Podatki iz blagajne so pokazali, da je najbolj priljubljen film Jurassic World zaslužil 643, 3 milijona dolarjev, algoritem rojstne inteligence pa je pokazal, da je Mad Max najbolj ocenjen film - filmski kritiki pa so dobili višjo oceno.
Programska oprema Swarm Intelligence ne uporablja absolutnih številk, ampak kakovost, ki stoji za njo. Pred kratkim je eksperiment na Univerzi v Humboldtu v Berlinu in korporaciji RAND razkril, da je skupina 12 radiologov, ki so diagnosticirali skeletne nepravilnosti, boljša pri postavitvi pravilne diagnoze kot posamezni zdravniki, ki so postavili diagnozo.
Pri spletnem glasovanju opažajo, da na vedenje volivcev vpliva vedenje tistih, ki so glasovali pred njimi. V algoritmu inteligenčnega roja nihče ne vpliva ali vodi drugih. Rojenje je sinhrono. Zato odraža sočasne odločitve udeležencev. V anketi ali anketi povprečje odraža le statistiko, ki razkrije, kaj je bolj priljubljeno, a ne tisto, ki je bolj privlačno za celotno populacijo.
# 5 Rojite obveščevalne aplikacije pri kadrovskih službah in zaposlovanju
Podjetja so v tem primeru orožarskih obveščevalnih podatkov sledila praksi žuželk v lovu na hrano, ki se uporabljajo pri zaposlovanju zaposlenih. Tako kot mravlje privlačijo mesta, kjer je „vsebnost feromona“ najvišja, se lahko uporabljajo množične strategije zaposlovanja, kjer je konkurenca majhna in je tudi velikost trga dela majhna. Podjetjem omogoča hitro in hitro spretnost. Podjetju bo omogočilo, da zaposli najboljše talente še preden se pojavijo drugi konkurenti in dvignejo plačo. Formula za zaposlovanje v tandemu posnema mravljinčno vedenje, v katerem se vrača iz vira hrane s hrano in dvigne anteno, ki signalizira še nekaj drugim. To je mogoče uporabiti na majhnih in srednje velikih trgih dela z visoko stopnjo konkurence, ki jim omogoča, da po konkurenčnih cenah dobijo ljudi iz različnih krajev. Skupinsko zaposlovanje oponaša čebele, ki plešejo pred novim virom hrane ali potencialnim panjom, da sporočijo drugim, da prihajajo. Kadar je na velikem trgu konkurenca majhna, je bilo ugotovljeno, da je zaposlovanje v skupini učinkovito.
Značilnosti aplikacij Swarm Intelligence
-
Voditeljev ni
Pri socialnih živalih so opazili, da ni voditeljev, vsak posameznik deluje v dobrobit drugih. Ni potrebnih dovoljenj in vsak član deluje v skladu s podatki, ki jih prejme od najbližjega ali skupaj.
Najpogosteje nimajo znanja o širši sliki. Med čebelami se izmenjujejo dve vrsti informacij - informacije o hrani in nevarnosti. Ko nekatere čebele najdejo dober vir nektarja, izvede ples mahanja, da drugim sporoči, da je varen. Če iščejo nov kraj za postavitev panjev, čebele izvajajo ples vagovanja, s katerim sporočajo drugim. Podobno skupina učinkovito izvaja tudi informacije o grožnjah, ki zahtevajo nujno sporočanje. Vsi člani bioteam so vidni kot voditelji.
-
Naročila ali dovoljenja niso potrebna
V biotemah ni nobenega uradnega naloga, niti ni treba sprejeti dovoljenja za izvajanje naloge, saj struktura temelji na izmenjavi informacij. Sistem je pregleden in jasno se razume vsaka njegova vloga. Naročila je treba pravilno razumeti v njegovem kontekstu in bolj verjetno je, da vsebujejo napake. Strukture dovoljenj so prisotne v večini sistemov vodenja - v redu je, da če delavčeve sposobnosti ne dvomijo, ko se uporablja zaradi negotovosti glede zavzetosti ali motivov članov skupine.
-
Pomembna sta hitrost in okretnost
Eden od razlogov, zakaj v biotemah ni hierarhije ali ukazov, je, da sta hitrost in okretnost ključnega pomena za preživetje. V letalstvu Roger označuje prejem sporočila, Wilco pa prejem in pripravljenost, da ukrepa po sporočilu. Organizacija bi bila uspešnejša, če bi bilo treba poslati več Rogers kot Wilcox.
Programi Swarm Intelligence Zaključek
Programska oprema Swarm inteligence se je v zadnjih pol in desetletjih uporabljala v različnih panogah z neverjetnimi rezultati, njeno nadaljnjo uporabo pa omejuje le naša domišljija. Podjetja, ki se zasičijo v eni panogi ali s polno zmogljivostjo na enem mestu, si lahko zamislijo, kako čebele najdejo alternativne prostore za postavitev panjev za širitev svojih dejavnosti. Razširitev ali diverzifikacija bi morala biti na varna ozemlja in predstavljajo manjše tveganje za organizacijo. Podobno, ko bo najprimernejši izvajalec verjetno zapustil organizacijo, uprava daje več spodbud v obliki delniških opcij ali delnic, da jih obdrži. V čebelnjakih imajo čebele matice pravico do odlaganja jajc čebelam delavkam, ki bodo verjetno odšle.
Programske opreme za ročno inteligenco v nekaterih organizacijah ni enostavno sprejeti, zato je potrebno pravilno krepitev ozaveščenosti.
Priporočeni članki
To je vodilo za koncept orodijskih obveščevalnih aplikacij, ki se uspešno uporabljajo v prometu in logistiki, ki vključujejo zapleteno gibanje blaga po različnih poteh. Gre za naslednjo zunanjo povezavo, povezano z aplikacijami za obveščevalne roje.
- Ali ropanje pomaga agilnim ekipam, da rastejo? (Projekt)
- Aplikacije za umetno inteligenco v vseh sektorjih
- Umetna inteligenca vs poslovna inteligenca - Naučite se 6 koristnih primerjav