Д.В. БЛИНОВ. Применение нейросетей в оперативной логистике: текстовая версия

В немалой степени получе нию полезной оперативной информации способствуют современные технологии автоматичес кой идентификации, инструменты для интеграции с промышленным оборудо ванием, а также средства контроля за пе ремещением транспортных средств.

Множество данных, с которыми ра ботают такие системы, позволяет рас считать время, необходимое сотрудни ку или устройству для осуществления той или иной операции, а при сниже нии производительности оповестить менеджера о данном событии. Другое дело, что в активно используемой сис теме число событий, регистрируемых даже за одни сутки работы, может ис числяться тысячами, а то и десятками тысяч. Именно поэтому возникает ост рая необходимость в налаживании «об ратной связи» с аналитической подсис темой, которая в определенной степени сама обрабатывала бы полученную ин формацию и представляла ее управляю щему персоналу уже в агрегированном виде, удобном для просмотра и анализа.

Учтем также, что число факторов, влияющих на исход различных собы тий, может быть весьма значительным. Особенно если рассмотреть различные их комбинации, а также наличие чело веческого фактора. В итоге можно по лучить столь большой список данных, что его анализ может занять несопоста вимо много времени.

Ведь если рассмотреть процессы складской или транспортной логисти ки, то люди являются основным рабо чим ресурсом. Соответственно, неоце нимыми знаниями обладает, например, тот оперативный администратор, кото рый хорошо знает весь персонал, навы ки и опыт каждого работника, может быстро оценить загруженность на том или ином участке и заранее спланиро вать работы с учетом имеющегося пла на. Такой специалист на вес золота, и в этом проявляется зависимость предп риятия от такого сотрудника. А ведь на предприятии всегда есть ряд специа листов, опыт и знания которых просто необходимы.

Таким образом, встает вопрос: как можно альтернативным способом орга низовать сбор и обработку данных, не зависимо, в том числе, от «человеческо го фактора». В этом случае можно гово рить о современных информационных инструментах, которые позволили бы новичку быстро адаптироваться на но вом месте работы, предоставили бы всю необходимую информацию о ходе дел на данном конкретном предприятии и предупредили о возможных проблемах.

Многие предприятия работают в ус ловиях отсутствия отдельного аналити ческого отдела, так как эти функции распределяются между сотрудниками разных подразделений. Поэтому на вопрос, насколько результаты тех или иных операций зависят от различных факторов, весьма редко можно полу чить полный и развернутый ответ. Именно в таких условиях использова ние комплексов нейронных сетей для сбора данных, их анализа и прогно зирования результатов является су щественным и полезным дополнени ем к знаниям сотрудников.