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研发商业策略导航系统,Synergies想帮“富士康们”实现智能制造

石亚琼 · 2018-03-21
初级管理人员未来也会被机器取代么?

随着人工智能技术进步,“商业智能(Business Intelligence)”也迎来新的变革,为企业提供运营决策的最优解,正在成为新的趋势。

我们近期接触的Synergies Intelligent Systems公司就是将人工智能应用到商业决策领域的新创公司。公司已经开发了名为Business GPS™的商业策略导航系统,支持自然语言提问,可以为企业提供运营决策的建议,并已与富士康、夏普等达成了合作。

Synergies的这套Business GPS™系统,主要利用AI技术,分析数据,得出预测结果,协助企业进行决策管理。Synergies告诉36氪,Business GPS系统建立了AI+ Framework 智能通用平台,可以适用于所有能通过数据进行决策的场景,背后的技术源于MIT的AI技术,核心技术是深度特征重组,可以把复杂的问题结构简单化,让机器可以跨表单自动建模,得出问题的最优解。

机器学习的基础是数据。Synergies可以整合企业内部ERP系统的数据,及诸如天气、金融、财经数据、社交网络讨论数据的其他数据。系统通过多种算法组合,对需求做出预测,且预测值会持续自我对比,反馈结果,进一步自我优化,提升预测的准确率。

有别于市面上其他“商业智能(Business Intelligence)”产品,Synergies的AI解决方案特点主要体现在:一是将呈现分析报表改为了呈现决策建议,对企业来说,不仅减少了处理报表所需的繁重人力,AI的分析也更精准全面,带来了更高的价值;二是团队运用了自然语言处理的技术,将交互的过程变为了自然语言提问,如“如何提高产能”,不再要求使用者必须懂得技术或者具有数据分析能力,降低了使用门槛。

 


Synergies的这套系统,可以适用于企业内部的生产制造管理、供应链库存管理、财务管理、人力资源管理等环节。CEO 张宗尧(  Michael Chang)告诉36氪,目前的客户主要集中在智能制造领域;产品已经被应用到了10家大型工厂,这些工厂的年销售额都超过了10亿美元,其中知名客户包括富士康、夏普。

对于企业用户来说,往往会更看重效果。Synergies提供给36氪的资料显示,在针对消费电子制造商的供应链部门场景中,项目进展的准备流程从4人5天降低到了5分钟,分析销量提升了95%;找到原因并给出建议的时间由1天压缩到30分钟,时间成本降低了93%。

根据公开信息,Synergies表示,SIS的系统能够将工厂原料备料高达60%或以上的误差率,降低到10%以下;客户中的一家制造业公司,使用后提升了20%的生产效率;一家区域性零售业公司减少了48%库存;一家制造业巨头发现自己的不良率极速升高到接近9%,用了各种方法都找不到原因,在使用了Synergies的系统后,发现是由于天气因素导致,通过给生产车间加湿解决了这一问题,为企业节约了数千万元美元。

企业服务类的公司,早期往往以标杆客户的定制服务为主,目前通过服务这些大客户,Synergies成立近一年已经实现收支平衡。未来也很可能针对中小型客户提供相应的标准化解决方案。

根据官网信息,除Business GPS产品外,Synergies还研发了金融理财机器人——针对金融机构的客户的智能投顾产品。

目前Synergies的团队来自MIT、美国康奈尔、国立交通大学、国立清华大学等,有IBM、麦肯锡顾问公司、 数据分析巨头 Mu Sigma、高盛集团、美林集团、富士康、夏普株式会社等工作经验。 其中公司CEO张宗尧是MIT电子与计算机科学方向博士,是台湾首位登上Nature Methods封面的台湾第一作者,此前曾是量化避险基金经理;COO David Nicktenhauser 毕业于美国康奈尔大学经济系,此前是美林证券分析师,阿布达比主权基金量化经理。

对于各国来说,生产制造业往往是国民经济支柱产业,智能制造时代又迎来新的发展机遇。数据显示,2016年全球智能制造的市场规模达到8687亿美元,保守估计未来几年行业将保持10%左右的年均复合增速,预计到2022年全球智能制造的产值将达到1.51万亿美元左右。生产制造行业很早开始就已使用ERP、CRM等系统提升信息化水平,随着智能制造的需求提升,可以帮助提升企业效益的分析型生产制造BI方案开始受到关注,国外方面Tableau主打可视化,Qlikview主打数据处理卖点,微软的Power BI也已入局;国内方面,做报表起家的帆软也开始切入BI市场。

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