Mervärde genom artificiell intelligens – AI kan man inte köpa

Artificiell intelligens (AI) är ett av vår tids mest använda modeord och många vurmar för de möjligheter och den potential som detta innebär. I många företags vardag vet man dock inte riktigt vad man ska göra med den. Roland Abele, VD för Max-Con Data Science GmbH, ett företag inom COSMO CONSULT Group, förklarar för oss.

Roland, det finns många begrepp som rör ämnet artificiell intelligens (AI): maskinell inlärning, neurala nätverk, Deep Learning. Vad betyder AI för dig?

Baserat på mina många års erfarenhet av utveckling och implementering av algoritmer för att optimera affärsbeslut har det gett mig en ödmjukhet för begreppet artificiell intelligens. Man talar visserligen ofta om intelligenta system och algoritmer, men om det är verkliga algoritmer från den artificiella intelligensens område som döljer sig bakom dem eller bara smart valda matematiska algoritmer, har mindre betydelse. Det viktigaste med användning av matematiska modeller är alltid det mervärde de kan ge.

På grund av den allt snabbare växande mängden information och data söker man efter lösningar, som snabbt och tillförlitligt själva kan fatta beslut utifrån denna data. Alltså: AI definieras av själva uppgiften och består av program som fattar optimala och systembaserade beslut. Det är därför viktigt att sammanställa och analysera uppgiften i sin helhet, så att en intelligent metod löser uppgifterna snabbare, mer ekonomiskt och mer hållbart i den verkliga världen, lär sig av de genererade resultaten och optimerar sig själv. Man kan alltså inte köpa AI utan måste bygga upp den. Digitaliseringen är vägen, optimering genom riktad användning av AI-tjänster är målet.

När är användning av AI intressant för ett företag?

Som sagt, viktigast är alltid det mervärde som skapas, i allmänhet högre intäkter och lägre kostnader. Det gäller att kontrollera förutsättningar och ramvillkor i varje enskilt fall, kombinera kunskap och intelligens på ett nytt sätt, lära sig av det och använda optimerade beslut i befintliga processer och operativa system. Användningsområdena är överallt där människor jobbar med att ta komplexa beslut som kräver stora arbetsinsatser.

Vilka förutsättningar måste ett företag ha för att kunna använda AI effektivt?

Grunden för artificiell intelligens utgörs idag av hantering av mycket stora datamängder – s.k. Big Data. Framför allt datan som ligger till grund spelar en avgörande roll. I de flesta fall är det dock just det som är den stora utmaningen – det finns ingen tillräcklig historik, datakvaliteten är låg och en stor del av datan registreras inte ens systematiskt. Då krävs alltid mänsklig intelligens. Även när det gäller att anpassa modellen till företagets speciella krav krävs människor och deras speciella, kognitiva förmågor. Inom området AI, har vi på COSMO CONSULT därför utvecklat ett standardiserat sätt att börja jobba med en uppgiftsställning. Detta ingår i vår metodik, som framför allt bidrar till att förverkliga ekonomiskt hållbara lösningar för kunderna. 

Kan du förklara det lite närmare?

Första steget i att börja jobba intensivt med de egna affärsprocesserna och målsättningarna är att börja fundera över AI-system på det egna företaget. I en s.k. Data Discovery-fas definierar vi först problemställningen tillsammans med kunden och diskuterar den ingående. Nästa ämne är själva datan – här jämför vi den data som krävs för att lösa problemet med den befintliga datan, och bedömer samtidigt datans kvalitet, kvantitet och struktur. Utifrån det vi får reda på, beslutar vi sedan vilka algoritmer som kan komma i fråga för att lösa uppgiften – framför allt om man kan använda en standardiserad branschlösning eller om det rör sig om en komplex, individuell problemställning. 

Sedan utvecklar vi tillsammans en passande lösning och integrerar den i affärsprocesserna. En särskild roll spelar erfarenheten av hantering av AI-lösningar och resultaten från matematiska modeller. Resultaten måste alltid bedömas kritiskt och ifrågasättas, och valideras med de erfarenheter som kundens experter har. Endast då kan man skapa en bra lösning för uppgiften i fråga. Även lösningar i flera steg är möjliga, där man efterhand kan öka komplexiteten så att resultaten blir spårbara och säkerställa att medarbetarna accepterar det nya besluts- eller supportsystemet även på lång sikt.

Kan du nämna något exempel ur praktiken?

Med vår AI-tjänst cc|predictive control optimerar processerna i en anläggning eller maskin sig själva. Systemet optimerar automatiskt produktionsparametrar och styrningsinställningar till den önskade produktionskvaliteten. Omgivningsdata som rumstemperatur och fuktighet samt råmaterialets produktegenskaper utgör grunderna för optimeringsalgoritmen. Utifrån dessa data byggs en prognosmodell upp, som i ett tidigt skede detekterar tendenser till tillverkningsspill och systembaserat ger förslag på hur det kan undvikas, eller överför konkreta kommandon för att anpassa styrenheten till anläggningen. Det som är speciellt med cc|predictive control är behandlingen i realtid. Metoder för kvalitetsmätning som bilddetektering tillhandahåller information om kvalitetsförändringar till optimeringsalgoritmen, ur vilken automatiskt olika feltyper härleds och tilldelas de möjliga orsakerna till att förändringarna uppkom. Med metoder för maskinell inlärning används resultaten från orsak/verkan-analysen för att fatta beslut. Med denna matematiska modell överförs inställningsvärdena till processtyrningen i realtid. Då uppstår en s.k. Closed Loop-ansats, som utgör grunden för en robust modell. Genom att använda cc|predictive control detekteras och minimeras prognostiserat spill i god tid och effektiviteten i tillverkningen ökas hållbart. 

Finns det branschspecifika skillnader?

Absolut finns det branschspecifika skillnader. Kraven och uppgifterna i handels- och industriföretag är till viss del helt olika i grunden – och det gäller även för process- och projektleverantörer inom industrin. Det kommer att finnas AI-lösningar som kan användas oberoende av bransch eftersom målet är ett globalt delmål för varje enskilt företag. Att fastställa ett optimalt bestånd är ett mål som är viktigt och intressant oberoende av bransch. Modeller för optimal inställning av produktionsparametrar är dock oviktiga för ett handelsföretag. Dessutom skiljer sig uppgifter och ramvillkor inom en och samma bransch och måste utvärderas individuellt. För handelsföretag finns AI-tjänster för dynamisk prissättning, påfyllning och sortimentsoptimering, som har utvecklats av branschen för branschen och redan nu används av välrenommerade handelsföretag. 

Vad kan COSMO CONSULT erbjuda sina användare?

Hittills har COSMO CONSULT framför allt uppfattats som en pålitlig ERP-partner som globalt och i nära samarbete med Microsoft förverkligar branschspecifika lösningar för medelstora företag och internationella storkunder. Som leverantör av helhetslösningar försöker vi nu att visa för våra egna kunder var AI-lösningar potentiellt kan användas redan idag. Vårt mål är att stärka kundernas konkurrenskraft och göra dem framgångsrikare. De AI-lösningar som vi har utvecklat erbjuds som molntjänster på Microsoft Azure-plattformen. I dagsläget erbjuder vi för Dynamics 365 Business Central, AI-lösningar för behovsprognos, lageroptimering och beställningsoptimering. Vårt sortiment av standardiserade moduler utökas löpande och erbjuder flexibla möjligheter för att optimera affärsprocesserna.

Ni erbjuder alltså standardiserade tjänster?

Ja. Dels kan standardiserad logik snabbt och ekonomiskt lönsamt integreras i befintliga kundsystem, oberoende av vilken version av programvaran som används. Dels är det avsevärt mycket mer lönsamt att utveckla och underhålla komplexa algoritmer i form av en standardiserad tjänst. Tjänsten erbjuds på en plattform – Azure. Kunden betalar endast för användningen av AI-tjänsten och behöver inte investera i en kraftfull hårdvara och programmering av integreringen. Kunden kan när som helst avsluta användningen. Dessutom är kunden en del av den globala vidareutvecklingen, underhållet och uppdateringarna av grundalgoritmen. Via ett av oss utvecklat intelligent API-hanteringssystem sker en kundindividuell kartläggning av den inmatade datan, t.ex. ERP-, CRM- och MES-data, och resultaten överförs automatiskt till operativsystemens standarddatainläsningar. Det sparar kostnader redan från första användningsdagen och skapar mervärde tack vare en målriktad, individuell användning av en standardiserad optimeringsmodell.

Vilken typ av mervärde kan uppnås?

De beslut som tas med hjälp av användning av AI-lösningar har en omedelbar effekt på kostnader och intäkter. Dessutom gör de det möjligt att beräkna och ändra planerna på ett enkelt och tidsbesparande sätt. I slutändan gör AI-lösningar företag mer flexibla, eftersom hänsyn tas till hur störningar och data som ligger till grund för ändringarna, såsom kundbokningar, behovsvolym och maskintillgänglighet påverkar. Man slipper tidskrävande manuella beräkningar. En inköpare eller chef vinner tid och tidskrävande planeringsmöten faller bort eller kan förkortas.

Vad kan vi vänta oss av COSMO CONSULT under den närmaste tiden?

Den digitala omvandlingen har utlöst en pågående förändringsprocess i en ännu inte känd omfattning. Vårt erbjudande kommer snabbt att utökas, eftersom de tjänster vi erbjuder kan integreras snabbt och kostnadseffektivt. Till dessa hör bland annat våra AI-tjänster, som vi erbjuder som en intelligent utökning av ERP-systemet. Med vårt koncept baserat på oberoende proaktiva assistenter, som kan integreras flexibelt i redan befintliga ERP-system, stöttas företag optimalt i beslutsfattandet. För med våra AI-molntjänster vill vi inte bara vända oss till kunder inom Microsoft Dynamics 365 Business Central-miljön, utan även göra det möjligt för andra ERP-lösningar att via ett molnbaserat API-hanteringssystem få åtkomst till COSMO CONSULTs tjänster.

Roland, vi tackar för detta intressanta samtal!

Intervjun har publicerats i manage-it magazine (Tyskland).