Watson是IBM的人工智能（AI）服務(wù)，應(yīng)用程序和工具套件。Watson旨在幫助企業(yè)以新的方式釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值，并消除員工的重復(fù)任務(wù)，從而將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到高價(jià)值的工作上。這不僅使公司能夠預(yù)測(cè)和確定業(yè)務(wù)成果，以便重新考慮實(shí)踐和工作流程。

IBM Watson AI服務(wù)的一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)。沃森軟件的開發(fā)旨在幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員將AI集成到公司應(yīng)用程序中。Watson Machine Learning使跨職能團(tuán)隊(duì)能夠快速，輕松地部署，監(jiān)視和優(yōu)化模型。

巴斯夫：構(gòu)建智能供應(yīng)鏈

巴斯夫營(yíng)養(yǎng)與健康 -化學(xué)組的分工巴斯夫 -與IBM在2019年初合作作為其更為廣闊的視野，使數(shù)字化業(yè)務(wù)的重要組成部分的一部分。

巴斯夫要求其產(chǎn)品具有較高的交付性能，并在供應(yīng)商，制造商，物流合作伙伴和分銷中心之間進(jìn)行端到端的協(xié)調(diào)，并具有管理功能失調(diào)的庫(kù)存的能力。巴斯夫與IBM合作，探索了AI和機(jī)器學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建更明智的庫(kù)存決策并確保產(chǎn)品在正確的時(shí)間到達(dá)正確的位置。

借助IBM Watson的認(rèn)知智能，巴斯夫和IBM首先建立了概念驗(yàn)證（PoC），以評(píng)估如何利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來構(gòu)建更強(qiáng)大的Replenishment Advisor工具。評(píng)估之后，IBM Watson和BASF基于交易訂單數(shù)據(jù)和公司ERP系統(tǒng)中的未來訂單以及銷售模式報(bào)告，數(shù)量策略，庫(kù)存水平和運(yùn)輸時(shí)間設(shè)計(jì)了一個(gè)模型。使用開源機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建了定制解決方案來預(yù)測(cè)未來的補(bǔ)貨需求。

在僅完成10個(gè)培訓(xùn)周期后，該軟件就提供了準(zhǔn)確的預(yù)警，以補(bǔ)充庫(kù)存，并提供了最佳的中斷時(shí)間。

巴斯夫營(yíng)養(yǎng)與健康部供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)卓越與數(shù)字化主管Bernd Lohe博士說：“ IBM Cloud和Watson AI服務(wù)使我們能夠立即訪問內(nèi)置了IBM經(jīng)驗(yàn)的各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。”。“這意味著我們可以開始分析數(shù)據(jù)并立即培訓(xùn)補(bǔ)給顧問。該解決方案還包括數(shù)據(jù)可視化。在培訓(xùn)階段，這有助于我們的計(jì)劃人員理解系統(tǒng)建議并執(zhí)行有效的機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)循環(huán)。Replenishment Advisor中內(nèi)置了集成的聊天機(jī)器人功能，使員工可以使用自然語言與解決方案進(jìn)行交互。基于我們成功的PoC，無論是在強(qiáng)大的認(rèn)知功能還是在易用性方面，我們都對(duì)IBM Watson產(chǎn)品組合感到非常滿意。”

KIST Europe：使工廠更智能

KIST Europe是韓國(guó)科學(xué)技術(shù)學(xué)院（KIST）的第一個(gè)海外分支機(jī)構(gòu)，旨在為韓國(guó)和歐洲領(lǐng)先的研究機(jī)構(gòu)和行業(yè)合作伙伴建立開放的創(chuàng)新平臺(tái)。KIST的關(guān)鍵研究領(lǐng)域之一是“工業(yè)4.0”的概念，它是技術(shù)的發(fā)展，從人工控制的集中式系統(tǒng)到可以獨(dú)立操作的分散式機(jī)器。

為了測(cè)試并證明“工業(yè)4.0”可以為制造業(yè)增加的價(jià)值，KIST Europe與SmartFactory和IBM Watson合作改善了重量測(cè)量，這是質(zhì)量管理不可或缺的一部分?！?SmartFactory背后的技術(shù)令人印象深刻，但制造商對(duì)技術(shù)本身并不感興趣。為了證明“工業(yè)4.0”方法的價(jià)值，我們需要展示工廠如何解決現(xiàn)實(shí)世界中的制造問題，” KIST歐洲AI實(shí)施業(yè)務(wù)主管MarcoHüster說。

在制造中，與預(yù)期重量的最小偏差可能表示組件，產(chǎn)品或生產(chǎn)線機(jī)械出現(xiàn)故障。結(jié)果，這三家公司將現(xiàn)有的SmartFactory技術(shù)，數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案和1000個(gè)現(xiàn)實(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)集與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，以產(chǎn)生一個(gè)可以以98.1％的可靠測(cè)量精度進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型。

“體重測(cè)量是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子，但是它證明了將AI和智能工廠技術(shù)相集成可以對(duì)生產(chǎn)線效率和質(zhì)量管理產(chǎn)生真正的影響，” KIST歐洲集團(tuán)負(fù)責(zé)人Hongwoon Hwang博士評(píng)論道?！霸贗BM的幫助下，我們向行業(yè)展示了分散式AI如何能夠幫助提供更大的靈活性，優(yōu)化流程管理并預(yù)測(cè)生產(chǎn)資源的性能。在我們繼續(xù)邁向第四次工業(yè)革命的過程中，這些功能將幫助先驅(qū)制造商改變行業(yè)并為他們自己和他們的客戶創(chuàng)造新的價(jià)值?！?/p>

亞馬遜

亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）是亞馬遜面向企業(yè)的綜合云平臺(tái)。AWS的一項(xiàng)服務(wù)是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning），客戶可以在其中構(gòu)建，訓(xùn)練和部署模型，應(yīng)用和集成經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的AI應(yīng)用程序（例如建議和預(yù)測(cè)），為自定義算法利用靈活的框架和廣泛的計(jì)算選項(xiàng)以及深層次利用學(xué)習(xí)技術(shù)，分析和安全性。

車隊(duì)：效率與環(huán)境

最近幾個(gè)月，Convoy與AWS合作，利用其機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)開發(fā)了一種解決方案，以使卡車運(yùn)輸更加高效和環(huán)境友好。

卡車司機(jī)每年記錄的40％的里程是用空卡車完成的。問題的一部分是行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施與傳統(tǒng)方法的結(jié)合。使用AI Convoy希望在AWS的幫助下實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。

通過使用Amazon SageMaker，Convoy開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以分析數(shù)百萬個(gè)運(yùn)輸工作和卡車司機(jī)的可用性，從而為您推薦具有成本效益和時(shí)間效率的匹配產(chǎn)品。除此之外，該模型還將建議回程匹配，這將減少空卡車完成的行駛里程數(shù)，進(jìn)而對(duì)環(huán)境產(chǎn)生積極影響。

“隨著我們與更多的托運(yùn)人和承運(yùn)人合作，我們將更好地了解特定航線上的可用容量和需求量，” Convoy數(shù)據(jù)科學(xué)主管Casey Olives說?！澳軌蛄私庹麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)的上下文，這將使我們能夠提高利用率和成本效率，使承運(yùn)人和托運(yùn)人雙方受益?！?/p>

TuSimple：自動(dòng)卡車

TuSimple ，世界上最大的自駕車卡車公司之一，已與AWS合作開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車。TuSimple車輛主要是在AWS上使用Apache MXNet深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建的，內(nèi)置了服務(wù)器，服務(wù)器上最多可裝載100個(gè)不同的AI模塊。這些模塊可以區(qū)分道路上的汽車類型和卡車周圍其他物體的速度，從而提供來自攝像頭，LiDAR和雷達(dá)設(shè)備的穩(wěn)定數(shù)據(jù)流，以構(gòu)建實(shí)時(shí)的道路3D模型，并隨著卡車的移動(dòng)不斷更新。成功完成交付后，在完成安全測(cè)試和模擬以確保其行為正常之后，結(jié)果將更新到每個(gè)卡車服務(wù)器上的模塊。借助AWS強(qiáng)大的計(jì)算能力，此過程將耗時(shí)數(shù)小時(shí)，而不是數(shù)周。

目前，TuSimple的卡車處于“ 4級(jí)”自動(dòng)駕駛汽車等級(jí)，裝滿拖車時(shí)在65 mph時(shí)的準(zhǔn)確性為5cm。到2020年，TuSimple的總裁兼首席技術(shù)官侯小迪希望從車輛上拆除人為的“故障保險(xiǎn)裝置”。

隨著全球公司在供應(yīng)鏈空間中利用新技術(shù)的激動(dòng)人心的未來的開始，機(jī)器學(xué)習(xí)將在未來幾年的公司運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮更大的作用。