ستساعدك المقالة التالية: ريتشارد بوتر ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Peak – Interview Series
ريتشارد بوتر هو الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة قمة، منصة توفر لمهندسي البيانات وعلماء البيانات وصناع القرار التجاريين كل شيء لبناء ودعم الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة.
هل يمكنك مشاركة قصة التكوين وراء Peak؟
بدأت فكرة Peak أولاً كمحادثة في حانة حول جميع منتجات ذكاء الأعمال المختلفة التي كانت متاحة في ذلك الوقت. مؤسسي ، أتول شارما و ديفيد ليتش، وتساءلت عن سبب قدرة عدد قليل من الشركات على تبني البيانات لاتخاذ القرار. أردنا طريقة لتبسيط الأمور للشركات ، لتفكيك الانعزالات داخل المؤسسات حتى تتمكن الفرق من العمل معًا ويمكن للجميع الاستفادة من النتائج المفيدة استنادًا إلى البيانات. قادنا ذلك إلى النظام الأساسي ، الذي يوحد الفرق حول منتج مصمم لتحسين الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي.
هل يمكنك وصف ماهية “ذكاء القرار” لجمهورنا؟
ذكاء القرار هو تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين القرارات التجارية. إنه يركز على النتائج ، مما يعني أن حلول DI مبنية لتقديم نتيجة ملموسة ، مثل ارتفاع معدل البيع أو الهامش.
أحد توقعاتك للذهاب إلى عام 2022 ، هو ظهور تخصص جديد في علم البيانات. هل يمكن توضيح ذلك؟
مع زيادة الاستثمار التجاري في الذكاء الاصطناعي ونضوج علم البيانات ، يظهر نظام جديد لعلوم البيانات يبدأ بالنهاية.
تبدأ مشاريع علوم البيانات التقليدية بفهم البيانات المتاحة وما يمكن فعله بها. والنتيجة هي حلول افتراضية لمشاكل البيانات ، بدلاً من حلول الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تحسين أداء الأعمال.
من خلال التركيز على النتائج من بداية المشروع وفهم ما هو عملي بالبيانات المتاحة ، يعطي هذا النظام الجديد لعلوم البيانات الأولوية لنشر الحلول من خلال البدء بالنهاية في الاعتبار. إنه يمكّن الشركات من نشر الذكاء الاصطناعي الخاص بهم وإطلاق العنان للقيمة من إستراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بشكل أسرع.
قامت Peak ببناء نظام ذكاء اصطناعي أصبح نظامًا مركزيًا للذكاء داخل أعمال الشركة. يقوم بتجميع البيانات ونشر التعلم الآلي ، ثم إخراج النتائج. ما أنواع خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة؟
تستخدم منصة Peak مجموعة واسعة من تقنيات التعلم الآلي والنمذجة – يعني الاختيار أنه يمكننا معالجة كل مشروع بالطريقة الأكثر ملاءمة. قد نستخدم طرقًا خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف ، بالإضافة إلى تقنيات التنبؤ أو التحسين اعتمادًا على المشكلة التي يتم حلها. يمكن بناء هذه في نظامنا الأساسي باستخدام Python و R و SQL.
مع هذه المرونة واتساع نطاق الاختيار ، يمكن لعملاء Peak بناء الذكاء الاصطناعي الخاص بهم بشكل فريد لأعمالهم. هذا ما تحتاجه المؤسسات لتبني ذكاء القرار حقًا. لا ينبغي أن تمتلك كل شركة ذكاءً اصطناعيًا قياسيًا ، ولكن شيئًا مصممًا خصيصًا لها.
كيف تمكن Peak الشركات من استخدام أكبر أصولها – البيانات – لزيادة المبيعات والأرباح؟
تعمل منصة Peak على تشغيل تطبيقات مصممة خصيصًا لتحقيق النتائج ، سواء كانت زيادة المبيعات أو زيادة الأرباح (أو كليهما!). تمتد هذه التطبيقات إلى عالم التسويق والمبيعات والترويج وإدارة المخزون والتسعير وسلسلة التوريد. نظرًا لأنه يقع عبر مجموعة البيانات الكاملة للمؤسسة ، يمكن لمنصة Peak’s Decision Intelligence التحسين عبر سلسلة القيمة بأكملها ، مما يوفر رؤى وتوصيات في الوقت الفعلي تفيد كل وظيفة داخل الشركة. هذه مصفوفة معقدة وذكاء القرار هو الأداة المثالية لضمان صحة كل قرار يتم اتخاذه.
الذروة عند الانطباع الأول مخدومة بالكامل ، هل تحتاج الشركات التي تستخدم الخدمة إلى وجود مهندسي ذكاء اصطناعي على متنها لاستخدام المنصة؟
تتمتع منصة Peak بثلاث إمكانيات أساسية تتيح للمستخدمين:
- اجمع البيانات من جميع أنحاء مؤسستهم واجعلها جاهزة للذكاء الاصطناعي.
- بناء وتدريب ذكاء مركزي يستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتوفير رؤية تنبؤية لمؤسستهم.
- توفير واجهة لمستخدمي خط الأعمال للتفاعل مع النماذج التي توجه اتخاذ القرار عبر وظائف متعددة.
منذ تأسيسها في عام 2015 ، قدمت Peak نموذجًا يتم من خلاله تنفيذ منصتنا وتطبيقاتنا لعملائنا من خلال نجاح عملائنا وفرق علوم البيانات. نحن نشهد بشكل متزايد عددًا متزايدًا من عملاء Peak الذين يخدمون أنفسهم على المنصة ، أو ينشئون تطبيقاتهم الخاصة أو ينشرون تطبيقات Peak القياسية بأنفسهم.
ما هي بعض الأمثلة على ذروة تمكين الشركات لتحسين سلاسل التوريد؟
من الأمثلة الجيدة على ذلك أن يتعامل مدير المستودعات مع مشكلة المخزون. تقليديًا ، سيحتاجون إلى زيادة الطلبات يدويًا عبر وحدات SKU المتجاوزة ، وتغيير أحجام الطلبات بشكل متقطع لمراعاة التقلب في الطلب.
ولكن بمساعدة منصة DI ، يمكن لمدير المستودع أن يكون استباقيًا وليس رد فعل. مع الأخذ في الاعتبار الظروف عبر الأعمال على نطاق أوسع ، توصي منصة DI للمدير بتخفيض الطلبات من المورد. يبدو الأمر غير منطقي إذا كان هناك طلب مرتفع ، لكن حل DI حدد أن الشركة لديها مستودع به مستودع في مقاطعة واحدة مع 2000 وحدة من هذا SKU التي لا تبيع هناك. لقد قام بالفعل بتنبيه فريق اللوجستيات وقام بتوجيه التسليم المجدول عبر هذا المستودع لالتقاط وحدات SKU الإضافية. سيستمر في تشغيل النموذج نفسه للفرق التجارية في جميع أنحاء الأعمال ، مع تعديل الإجراء الموصى به مع تحول رؤى البيانات واتخاذ كل قسم الإجراءات اللازمة.
حالة استخدام أخرى هي تقليل الفاقد والطاقة ، هل يمكنك إعطاء بعض الأمثلة على تحقيق العملاء لهذا باستخدام Peak؟
يستفيد بائع التجزئة العالمي CPG حاليًا من اتخاذ القرار لتحسين شبكة النقل وتقليل مقدار حركات البضائع المهدرة بين المصانع ومراكز التوزيع والمتاجر. تهدف الشركة إلى تقليل انبعاثات الكربون وزيادة هوامش الربح.
باستخدام مصادر البيانات عبر العرض والطلب والمخزون ، جنبًا إلى جنب مع نقاط البيع الإلكترونية (EPOS) وبيانات العملاء ، تستخدم الشركة DI لتحسين مستويات المخزون في كل مركز توزيع وتنسيق حركات المخزون بين مراكز متعددة ، مع مراعاة العوامل مثل الطلب (الفعلي والمتوقع) ، ومخرجات الإنتاج ، وتكاليف المعالجة وتكاليف النقل. خفض هذا الحل التكاليف اللوجستية بنسبة 10٪ وقلل من رحلات الشاحنات بين المراكز بمقدار 200000 كيلومتر ، مما يمثل انخفاضًا قدره 147 طنًا متريًا في انبعاثات ثاني أكسيد الكربون في الأشهر الثمانية الأولى من نشره.
وبالمثل ، كان المنتج والمورد الرائد للركام في صناعة البناء ، بأسطول إجمالي مكون من 400 مركبة ، قادرًا على زيادة الوظائف لكل سائق بنسبة 15٪ وتقليل المسافة المقطوعة بنسبة 3٪ لكل وظيفة باستخدام حل تخطيط DI الآلي الذي يتوقع الوظائف. الطلب والإلغاء ، وزيادة إنتاجية السيارة وتخطيط مسارات المركبات.
ما هي رؤيتك لمستقبل بيك؟
نريد أن نضع ذكاء القرار في أيدي كل شركة وأن نبني شركة يحب الناس أن يكونوا جزءًا منها. وهذا يعني أن التوسع لدعم المزيد من العملاء على مستوى العالم هو أولويتنا القصوى ، ونحن نتوسع في كل من الولايات المتحدة والهند ، ونفتح نوادي في نيويورك ومومباي وبيون. الأداء العالي المستدام هو مفتاح ذلك ؛ نريد أن يكون Peers في رحلتنا لجزء كبير من حياتهم المهنية ، ولا نريد أشخاصًا يأتون ويحترقون في غضون عامين. .
نحن نستثمر بكثافة في البحث والتطوير بعد جولة السلسلة ج الناجحة التي اختتمت في أغسطس من العام الماضي. مع إطلاقنا المزيد من ميزات النظام الأساسي المثيرة والتوسع في جميع أنحاء العالم ، نحن متحمسون لرؤية التطبيقات التي طورتها فرق علوم البيانات خارج Peak مع النظام الأساسي – سيتم اكتشاف الكثير مما يمكن لشركة DI عمليًا.
