Безусловно, процесс любого масштабного технологического внедрения или перевоплощения не прост, но для этого и существует выбор. И, если сотни компаний по всему миру смогли преодолеть определенные барьеры в этой области, то украинскому бизнесу стоит как минимум принять на рассмотрение уже вполне адаптируемые под наш рынок AI-технологии.
По мере того, как AI набирает обороты, ведущие мировые поставщики приложений выходят за рамки уже привычного ПО для разработки более целостных платформ, которые еще лучше автоматизируют бизнес-процессы. Например, такие крупные поставщики технологических решений, как General Electric, SAP и Siemens, предлагают программные комплексы и операционные системы, которые при наличии необходимых ресурсов можно свободно внедрять в наших условиях. И эти решения уже пора знать «в лицо».

Лучшие примеры AI в приложениях, способные усилить потенциал бизнеса

  • SAP: когда AI систематизирует ваши данные и управляет имиТехнологическая платформа SAP ERP предполагает интеллектуальную систему управления предприятием. Сама система представляет собой «конструктор» из связанных между собой модулей, каждый из которых отвечает за определенные задачи. Названия модулей происходит от сокращения названий главного функционала: FI – finance (финансы), LO – logistic (логистика), SD – sales and distribution (продажи и дистрибуция), HR – human resources (персонал), и т.д. По сути, платформа
    SAP включает огромное количество настроек, интерфейсов и других возможностей менять различные бизнес-процессы под свои нужды. Более того, система содержит внутренний язык программирования (ABAP) и средства разработки и отладки. То есть, в рамках системы можно разработать собственный функционал или существенно расширить уже существующий.
    Отдельным продуктом SAP является HANA – высокопроизводительная платформа для хранения и обработки данных, в основе которой лежит технология вычислений in-memory с использованием принципа «поколоночного» хранения данных. Архитектура HANA обеспечивает как высокоскоростную обработку транзакций, так и работу со сложными аналитическими запросами, совмещая решение этих задач в рамках единой платформы.
    Например, известная сеть супермаркетов Walmart использует HANA для обработки большого объема записей транзакций (компания управляет более чем 11 000 магазинов) в течение нескольких секунд. Но технологии такого типа могут использовать и компании малого и среднего бизнеса, если решение соответствует их бюджету. В последнем отчете, спонсируемом SAP, 10 организаций, использующих HANA, заявили, что ожидают получить благодаря этой технологии среднюю пятилетнюю доходность в размере 575%.
  • DOMO: когда AI строит бизнес-панели и контролирует весь функционал компанииDomo – это своего рода облачная панель мониторинга, которая может масштабироваться в рамках компании до немыслимых размеров в зависимости от ее нужд. Сегодня существует уже более 400 встроенных программных коннекторов, которые позволяют Domo собирать данные из всех возможных сторонних приложений, которые могут быть использованы для анализа информации и обеспечения высококачественной бизнес-аналитики.
    При этом, кроме расширения возможностей по обеспечению связности между различными отделами, командами и группами внутри компании, наиболее ценным элементом платформы является скорость ее работы с данными. Так, за один день платформа способна обработать от 100 до 200 триллионов клиентских запросов. Более того, реальная польза, которую приносит Domo, и то, в чем ее платформа превосходит любое другое сходное по функциям приложение, – это способность обеспечить нужды тех работников, которые напрямую зависят от IT и бизнес аналитиков. Domo дает возможность тем, кто принимает бизнес-решения, извлекать и обрабатывать данные без помощи технических экспертов.
    У Domo уже более 1500 клиентов, в числе которых такие компании, как Mastercard, American Metalcraft, Fortune 50 retailer, Goodwill of Central & Southern Indiana, Nude by Nature (австралийский ритейлер косметики), ObservePoint (разработчик облачного ПО), Rakuten Marketing, European Wax Center.
  • APPTUS: когда AI может повысить продажи и привлечь новых клиентовApptus – платформа, заточенная на анализ и формирование рекомендаций по действиям, которые компании могут предпринять, чтобы повысить свои продажи и привлечь новых клиентов. Точнее, это может сделать искусственный интеллект. Решение Apptus eSales, в частности, предназначено для автоматизации мерчандайзинга на основе интеллектуального понимания потребителей. Программное обеспечение объединяет большие данные и машинное обучение, чтобы определить, какие продукты могут понравиться потенциальному клиенту при поиске или получении рекомендаций в Интернете. Когда клиент посещает интернет-магазин, использующий Apptus eSales, и начинает вводить поисковые запросы для приобретения определенных продуктов, AI тут же начинает прогнозировать и автоматически отображать связанные с запросом предложения.
    Платформой пользуется большой, средний и малый бизнес. Например, известный в Европе интернет-магазин книг Bokus.com в Швеции применяет технологию фактически для конвертации пользователей. Таким образом, средний оборот клиентов увеличивается почти на 100% на пике продаж.
  • AVANADE: когда AI выполняет функцию бизнес-аналитикаAvanade – это совместный продукт Microsoft и Accenture на базе платформы Cortana Intelligence Suite, который направлен на осуществление комплексного интеллектуального анализа данных. Сервис позволяет быстро автоматизировать все возможные рабочие процессы, настраивать бизнес-логику для упрощенного создания приложений и моделировать процессы в подключенных источниках данных и службах.
    Фактически Avanade на сегодняшний день обладает неограниченными возможностями, так как платформа совместима с большинством передовых облачных и цифровых сервисов и приложений.
    По подсчетам самих разработчиков, в среднем Avanade помогает повысить доход компании на 30 процентов и даже выше. Кроме того, интеллектуальная технология позволяет усилить навыки сотрудников и ориентировать услуги бизнеса под четко очерченную аудиторию клиентов.
  • GENERAL ELECTRIC: когда AI осуществляет мониторинг и техническое обслуживание на производствеСейчас никого не удивишь интеллектуальными технологиями, которые сопровождают все технические процессы на заводах и анализируют работу техники на производстве. В то же время, в данном случае на AI возлагаются особо ответственные задачи, и на рынке не так много действительно качественных решений, которые могли бы соответствовать своей стоимости на практике.
    Одним из самых популярных и достойных предложений в данной категории является система Predix от General Electric, которая чаще всего используется в нефтегазовой, авиационной и автомобильной промышленностях. Система адаптивна и позволяет крупным цифровым приложениям обрабатывать огромное количество данных об эффективности задействованного в работе оборудования, что обеспечивает самые важные функции: заблаговременное обнаружение и предупреждение всевозможных поломок и сбоев, которые часто приводят к серьезным финансовым потерям. Ключевую роль в этих процессах играют датчики – их слаженная работа формирует детальную картину происходящего на производстве. Притом, изначально Predix предназначен как для рудиментарного и мелкомасштабного управления логистикой, так и для разработки масштабных прогнозов на крупных предприятиях.
    Не менее удачной разработкой в данной области является решение Intelligent Pipeline Solution от Accenture, которая используется для мониторинга миллионов километров нефтепроводов по всему миру. Технология собирает и анализирует данные из активов трубопровода и внешних источников для управления безопасностью и эффективного использования ресурсов.
    По аналогичному принципу работает прогностическая система Landing Gear Prognostics от GE и Infosy, построенная на Predix. Приложения позволяют экипажам авиационной техники видеть, к примеру, как долго прослужат шасси самолета еще до того, как сам самолет будет введен в эксплуатацию. Создание расписания обслуживания на основе этой информации предназначено для уменьшения непредвиденных проблем с оборудованием и задержки рейсов.
  • SIEMENS: когда AI решает проблемы промышленных масштабовКомпания Siemens использует технологию машинного обучения для осуществления масштабного мониторинга производительности крупного промышленного оборудования, запустив в марте 2016 года бета-версию облачной платформы MindSphere. Приложение может использоваться промышленными компаниями для отслеживания станков на заводах по всему миру и просмотра характеристик их активов в режиме реального времени. Это помогает избегать аварийных ситуаций, планировать профилактическое обслуживание и управлять сроками эксплуатации всех задействованных производственных систем.
    MindSphere работает с крупными заводами независимо от производителя и его местонахождения. Цель заключается в том, чтобы помочь операторам установки увеличить время безотказной работы управляемой техники и повысить эффективность обслуживания путем оценки того, когда ожидается, что какая-то ее часть выйдет из строя. Система также экономит внушительные суммы крупным предприятиям, которые работают с комплексным гарантийным обслуживанием – их оборудование реже подвергается ремонту.

Авторский аналитический материал на основе базовой информации по Tech Emergence.
Все права защищены. Ни одна часть статьи не может быть использована в интернете для частного или публичного использования без обязательного активной гиперссылки на сайт everest.ua.

 

Читайте также:

Растущие инвестиции и спрос на AI не делает его безопаснее и не лишает ограничений, которые необходимо преодолеть

CoBots на предприятиях – как корпоративные боты помогут бизнесу

Комментарии