Yapay Zeka Stratejisinden Önce Neden Bağlantılı Soğutucular Gelmeli?

Bir içecek şişeleme şirketinin CEO’su olarak, liderlik ekibinizle yapay zekayı konuşmak için bir araya geldiniz. Tartışma nereden başlar?

Çoğu konuşma araçlarla başlar; hangi platform, hangi model, hangi tedarikçi. Ancak ben, ilk adımın yapay zekanın anlamlı bir şeyler yapabileceği verilere sahip olup olmadığınızı incelemek olması gerektiğini savunuyorum. Çoğu içecek şirketi için dürüst cevap “henüz değil”dir.

Yapay zeka, ancak arkasındaki veriler kadar iyidir. Doğru, yüksek frekanslı operasyonel verilerin temeli olmadan, en gelişmiş modeller bile önemli bir fark yaratamaz.

İçecek endüstrisinde, müşteri ve ürünün nihayet buluştuğu yerde, yani şişe soğutucularında bol miktarda veri bulunur. Ne yazık ki, çoğu şişe soğutucu, yapay zeka destekli analizler için bir kaynak malzeme olarak göz ardı edilmiştir. Bağlantısız ve izlenmeden kalırlar; içecek şirketleri, yapay zeka fırsatlarından yararlanmayı bir kenara bırakın, performanslarını ölçmek için tahminlere güvenirler.

Yaklaşık on yıl önce, Latin Amerika’daki içecek şişeleme şirketleri her yıl soğutucu filolarının yüzde altısı kadarını kaybediyordu. Depolara kaldırılan bozuk soğutucular, el değiştiren mağazalar ve hırsızlık sorunları değerli varlıkların kaybolmasına neden oluyordu. Saha ekiplerinin kayıp her soğutucuyu fiziksel olarak yerinde inceleyemediği anlaşıldığında bir çözüm ortaya çıktı. Bir soğutucu, konumu hakkında Bluetooth veya hücresel iletim yoluyla bilgi bildirebilirse, varlık yöneticileri onu takip edebilirdi. Ve böylece, AoFrio’nun bağlantılı şişe soğutucu platformu doğdu.

Soğutucular bağlandıktan sonra, veri üretme kapsamı katlanarak arttı. Sıcaklık, kapı açılışları, kompresör döngüleri ve arızalar gibi konulardaki verileri tek bir bulut platformunda merkezileştirebildik, büyük ölçekli analiz için hazır hale getirdik.

Bugün, AoFrio’nun veri havuzu, 2017’de ilk IoT teklifimizi piyasaya sürmemizden bu yana kademeli olarak inşa edilerek dünya genelinde 3,2 milyondan fazla bağlantılı soğutucuyu kapsıyor. Yaklaşık on yıllık gerçek saha verisiyle desteklenen yazılım platformumuzun makine öğrenimi algoritmaları, ekipman davranışı ve performansı arasındaki bağlantıları, bireysel filo verilerini inceleyen hiçbir insan analistinin güvenilir bir şekilde tespit edemeyeceği şekilde ortaya çıkarabilir.

Tahmini arızayı örnek olarak ele alalım. Kompresör davranışındaki ve sıcaklık değişimindeki kalıpları analiz ederek, hangi soğutucuların gerçekten arızalanmadan haftalar önce arızalanma olasılığının yüksek olduğunu belirleyebildik. Dağıtılmış bir bölgede on binlerce soğutucuyu yöneten bir şişeleme şirketi için bu, filo bakımının ekonomisini tamamen değiştirir. Geri kazanılan her çalışma süresi, korunmuş bir satıştır. Önlenen her saha sevkiyatı, gelire yönlendirilen bir saattir. IoT bağlantısı bir BT projesi olmaktan çıkar ve bir kar/zarar konuşması haline gelir.

Soğutucu düzeyindeki ajan tabanlı yapay zeka bunu bir adım daha ileri taşıyacak. Bir sensör, kompresörün aşırı ısınması veya kapı contasının bütünlüğünü kaybetmesi gibi bir anormallik tespit eder. Sistem bunu işaretler, bir iş emri oluşturur ve en yakın teknisyeni doğru parça elinde olacak şekilde gönderir. Sonuç kaydedilir, model güncellenir ve müdahale eşikleri kendi kendini yeniden kalibre eder. Bilet kuyrukları yok, yönetici rapor peşinde koşmuyor. Soğutucu, bir sonraki stoklamadan önce tekrar sıcaklığına döner.

Kamera tabanlı algılama, soğutucu içgörülerine yeni bir boyut katıyor; hangi SKU’ların satıldığını, planogramlara uyulup uyulmadığını ve farklı mağaza formatları ve bölgelerdeki teşhirlerin nasıl performans gösterdiğini gösteren ticari zekayı ortaya çıkarıyor. Hava durumu modelleri, yerel etkinlikler ve promosyon takvimleri gibi harici veri kaynaklarıyla birleştirildiğinde, yapay zeka ne olduğunu tanımlamaktan, bir sonraki adımı aktif olarak şekillendirmeye geçecek.

Küresel markalardan, yapay zekanın içecek endüstrisinde ilerlemeyi nasıl yönlendireceğine dair güçlü sinyaller var.
PepsiCo, saha koşullarını sadece raporlamakla kalmayıp, onlara göre hareket eden, envanteri ayarlayan ve perakende sinyallerine gerçek zamanlı yanıt veren sistemler konuşlandırarak ajan tabanlı yapay zekada öncü olmayı taahhüt etti. Coca-Cola, talep tahminini keskinleştirmek ve perakende ortaklarının stokları daha hassas yönetmelerine yardımcı olmak için yapay zekayı kullanmaktan açıkça bahsetti. Ancak, sahadaki şişe soğutucularının büyük çoğunluğunun hala bağlantısı yok, veri akışı yok, harekete geçecek bir sinyal yok.

Şişe soğutucu verileri, içecek endüstrisinin inşa ettiği ajan tabanlı geleceği besleyecek altın değerindedir ve gelir veya pazar payının yapamayacağı bir şekilde katlanarak artacaktır. Geç kalan bir oyuncu, bir soğutucu kompresör arızası ile mevsimsel bir sıcaklık artışı arasındaki farkı bir modele öğretebilecek yılların gerçek dünya sinyallerini satın alamaz.

Yapay zekayı düşünen içecek şişeleme şirketlerine tavsiyem mi? Mükemmel modeli beklemeyi bırakın ve operasyonel verilerinizi en değerli varlığınız olarak görmeye başlayın. Soğutucularınız her gün her saat sinyaller üretiyor. Tüm filonuzu bağlamaya öncelik verin. Pencere açık, ama sonsuza kadar öyle kalmayacak.