Miesiąc: wrzesień 2022

Opisany poprzednio agent handlowy wykonał proste zadanie, które zresztą zostało naprawione. Jego interakcja ze światem została pokazana na rysunku

Agent znalazł to, czego chciał i powiedział użytkownikowi. Ale załóżmy, że użytkownikowi nie spodobało się to, co zobaczył? A może użytkownik kupił wtedy towar i miał złe doświadczenia z dostawą od konkretnego sprzedawcy? Oczywiście powinien istnieć sposób na modyfikację zachowania agenta w celu poprawy przyszłych wyników w odpowiedzi na informacje zwrotne ze świata zewnętrznego (w tym przypadku klienta

Cel pozostał ten sam, ale strategia obejmuje teraz zdolność adaptacyjną, która reaguje na otoczenie zewnętrzne. Adaptacyjni agenci tego typu są wykorzystywane do wielu zadań, głównie do selektywnego wyszukiwania informacji, w ramach opisów profilowania osobistego, preferowania itp. Mają one na celu stopniowe poznawanie preferencji osób i dostarczanie tylko tych informacji, które spełniają określone wymagania. profil użytkownika na podstawie poprzedniego wyboru. Mechanizm uczenia się może być zainicjowany przez indywidualnego użytkownika, który opiniuje wcześniejsze informacje dostarczone przez agenta lub w wyniku zbiorowych decyzji zebranych przez agenta centralnego i rozesłanych do poszczególnych agentów użytkownika jako informacja zwrotna ze świata zewnętrznego. Wyjaśniając to ostatnie bardziej szczegółowo: wyobraź sobie, że zbierasz informacje o wyborach filmowych wielu użytkowników. Analiza statystyczna prawie na pewno wykaże, że grupa użytkowników, którzy lubią jeden film bardziej niż przeciętna populacja, będzie również podzielała wspólną opinię o innym filmie. Tak więc, jeśli mój agent zebrał tabelę moich upodobań i niechęci, może zaoferować ją agentowi maklerskiemu, który może przechowywać tabele preferencji dla dużej populacji widzów. Porównując moje sympatie i antypatie z preferencjami innych widzów, można zidentyfikować filmy, które widzowie o podobnych poglądach widzieli i polubili, ale których ja nie widziałem. Agent brokerski może następnie wysłać te informacje do mojego spersonalizowanego agenta, mówiąc: „Myślę, że ci się to spodoba”. Jeśli zdecyduję się go obejrzeć, zostaniesz poproszony o jego przejrzenie, a to doprowadzi do modyfikacji mojej tabeli preferencji. Oznacza to, że element adaptacyjny wszedł w strategię doboru mojego agenta. (Ale nie do mojego celu, którym pozostaje „Znajdź przyjemny film”).

Chociaż jest to tak naprawdę kwestia handlu detalicznego, a nie business-to-business, jest to pouczający przykład na początek. Specyfikacja jest prosta: zaprojektuj agenta handlowego, który może znaleźć „najlepszą” ofertę na konkretny produkt, wyszukując go w sieci. W ten sposób problem jest zwykle określany w powierzchownych stwierdzeniach o cudownych mocach zautomatyzowanych agentów i często twierdzi się, że „wkrótce” tę zdolność osiągną. To oczywiście straszna specyfikacja, której żaden człowiek, nie mówiąc już o maszynie, nigdy nie powinien zaakceptować. Nie można go też rzetelnie ocenić. Przede wszystkim cel nie jest wystarczająco dobrze zdefiniowany. Co rozumiemy przez „najlepszy”? Czy mamy na myśli najniższą cenę? Najszybsza dostawa? Jak szybko oczekujemy odpowiedzi? (Czy naprawdę mamy przeszukiwać całą sieć?) i tak dalej. Widzimy, że nawet ten bardzo prosty przykład wymaga gruntownej analizy polityki biznesowej kupowania najlepszej oferty (np. „zdobądź najtaniej!”). Musimy również określić zaangażowany proces biznesowy („Przejdź do wybranej listy witryn internetowych w celu uzyskania informacji o cenach; odeślij wynik przed przerwą obiadową” itp.). Już teraz musieliśmy włożyć duży wkład człowieka w to, co ma być procesem zautomatyzowanym. Załóżmy jednak, że udało nam się określić, czego chcemy i na jakich warunkach. Następnie musimy to określić w zestawach standardowych terminów. Proces zakupowy definiujemy w kategoriach stosunkowo niekontrowersyjnych elementów: wyszukania specyfikacji, sprawdzenia warunków, sprawdzenia historii kredytowej, podania szczegółów płatności i dostawy itp. Możliwe, że te elementy z kolei mogą być zbudowane z zestawów wspólne obiekty biznesowe (CBO). Jest to jeden z celów Object Management Group (OMG – patrz strona 149), która stara się osiągnąć standaryzację w tym obszarze. Nie ma sensu próbować minimalizować „ceny”, jeśli termin nie został zdefiniowany, czy to jako przedmiot, czy jako część innego. Musimy wstrzymać się z oceną, kiedy rzeczywiście, czy OMG odniesie pełny sukces w zidentyfikowaniu wszystkich niezbędnych CBO. Jeśli jednak agenci stworzeni przez różne strony mają w ogóle móc negocjować, będzie musiała istnieć przynajmniej wspólna definicja istotnych „rzeczy” (najprawdopodobniej „obiektów”), które są zaangażowane w transakcję. Od każdej próby narzucenia modelu obiektowego na poziomie biznesowym wymagane jest również to, aby rozsądnie mapował on komponenty oprogramowania pośredniego w starszych systemach. Jest prawdopodobne, że Extensible Mark-up Language (XML) będzie odgrywał ważną rolę w definiowaniu elementów, które składają się na proces handlu online. Jak omówiono na stronie 179, XML zapewnia prosty i skalowalny sposób definiowania terminów i publikowania tej definicji on-line. W najprostszej formie moglibyśmy wyobrazić sobie grupę dostawców, prywatnie lub za pośrednictwem stowarzyszenia handlowego, ustalających uzgodnioną definicję terminów takich jak „producent”, „model”, „cena”, „ilość”, „termin dostawy”. ‘, i tak dalej. Zgadzają się opublikować ten zestaw definicji on-line, jak na przykład definicja typu dokumentu XML (DTD), która będzie zawierać listę tych nazw i być może jednostek, w których są wyrażone. Następnie możemy sobie wyobrazić, że uwzględnią te terminy jako metatagi , gdzieś na swoich stronach katalogu on-line. Dostawca A może mieć:

To (w rzeczywistości raczej uproszczone w stosunku do rzeczywistości) mówi nam, że model CarverKing jest dostępny w cenie 500 funtów w ciągu 30 dni. Z drugiej strony sprzedawca B może zaoferować:

To znaczy droższa, ale szybsza dostawa. Teraz zaczynamy dostrzegać, jak można zaprojektować bardzo prostego agenta zakupów, aby sprawdzić te witryny w celu uzyskania „najlepszej” oferty. Musimy zaprogramować agenta zgodnie z formatem DTD, aby mógł „zrozumieć”, co oznacza „model”, itp. Następnie potrzebujemy interfejsu, który pozwoli użytkownikowi wpisywać informacje zgodnie z tymi terminami. Na przykład jedno pole formularza wymagałoby informacji o „modelu”. Musimy powiedzieć agentowi, gdzie ma szukać stron, na których znajdzie metatagi, które może odczytać. Aby to zrobić, musimy zdefiniować strategię. Ponownie, parametry dla tego są ustawione przez człowieka. Jedną z możliwości byłoby po prostu powiedzieć mu, aby „idź do Altavista i wyszukał to, co użytkownik umieścił w modelu. na formularzu internetowym agenta (w tym przypadku „CarverKing”). Altavista zwróci adresy URL wielu trafień. Agent jest teraz zaprogramowany tak, aby odwiedzał kolejno każde z tych trafień i szukał dowodów użycia metatagów ,producent, ,model itp. i ewentualnie odniesienia do DTD. Ten dowód powie agentowi, że rzeczywiście patrzy na stronę, na której towary są opisane w zrozumiałym dla niego języku i formacie. Dzięki temu może niezawodnie wydobywać informacje ze stron. Teraz musi wydać rekomendację zakupową. Jego prostym celem jest uzyskanie „najlepszej” oferty. Ale jak to najlepiej definiuje? Właściwie ponownie wymagana jest interwencja człowieka. Musi istnieć definicja „najlepszego” dostarczona agentowi przez osobę, która chce kupić towar. Agent jest „tylko człowiekiem”, przynajmniej pod tym względem! „Najlepszy” można by określić jako „najtańszy”, w którym tylko „cena”. informacje zostaną wykorzystane. Być może preferowany jest bardziej złożony algorytm: użytkownik może określić równowagę między ceną a dostawą. (Można obliczyć ważoną sumę ceny i daty dostawy, być może również z ogólnymi limitami na którekolwiek z nich.) Algorytm ten zostałby zaprogramowany jako strategia podrzędna. To, co chcemy w tym wszystkim wyjaśnić, to niemagiczna natura tego procesu. Po pierwsze, nie ma możliwości, aby agenci mogli odgadnąć cele zakupowe użytkownika, mimo że, jak zobaczymy, mogą uczyć się z doświadczenia. Po drugie, wybór agenta będzie tylko tak dobry, jak pozwala na to strategia, a większość strategii jest stosunkowo naiwna. Nikt nie może zagwarantować, że znajdzie „najlepszy zakup”, nawet przy jasnej definicji celu. Oczywiście agenci mogą mieć bardziej inteligentne strategie niż w przykładzie opisanym powyżej. Miało to tę zaletę, że przy użyciu specyfikacji XML, było mało prawdopodobne, aby pomyliły się w faktach. Ale równie dobrze mogło przegapić lepsze oferty, które nie zostały zaprogramowane w XML. Wiele badań nad agentami jest zaangażowanych w budowanie agentów, którzy potrafią podejmować dobre próby czytania wolnego tekstu, zamiast tego, który został celowo metatagowany zgodnie z ustalonym planem. Daje to więcej odpowiedzi i być może lepsze okazje, ale kosztem niezawodności.

Często mówi się, że systemy transakcyjne on-line są uruchamiane przy użyciu sztucznych inteligentnych agentów, którzy będą negocjować między dostawcą a konsumentem. CORBA i inne podobnie rozproszone środowiska przetwarzania wyraźnie ujawniły modele obliczeniowe, w których scentralizowana kontrola nie jest już dominującym paradygmatem: procesy są uruchamiane tam, gdzie system decyduje, że mogą działać najlepiej, a decyzja ta jest podejmowana poprzez wymianę mocy obliczeniowej, a nie jej centralne przypisanie (patrz Część 2, Architektura systemów e-biznesowych). W zasadzie nie ma powodu, dla którego uprawnienia decyzyjne miałyby ograniczać się do wyboru platformy obliczeniowej lub algorytmu: moglibyśmy rozszerzyć zasadę o umożliwienie autonomicznym procesom podejmowania decyzji zakupowych dotyczących dóbr rzeczywistych. Oznacza to, że przenosimy koncepcje niezależnej, ale kooperacyjnej interakcji między komponentami oprogramowania pośredniego w DCOM, CORBA itp. do warstwy aplikacji, gdzie procesy współdzielące wspólne opisy aplikacji mogą działać na różnych platformach, dążąc do uzgodnionego rozwiązania tej aplikacji. Procesy zazwyczaj komunikują się i mogą obejmować transmisję samodzielnych modułów kodu z jednej platformy na drugą. Procesy te są czasami nazywane autonomicznymi lub inteligentnymi agentami oraz, gdzie mogą „wędrować” po sieci firmowej, agentów rozproszonych lub mobilnych. W koncepcji tych agentów jest coś raczej uwodzicielskiego: czasami wydają się posiadać nadludzkie (lub z pewnością superkomputerowe) zdolności negocjacyjne. Po prostu „wrzucamy” ich do sieci, uzbrojonych w prawo do negocjowania najniższej ceny produktu lub najlepszych warunków umowy na dostawę i z tym wracają. Rzeczywistość jest nieco inna, ale agenci handlowi są czymś więcej niż tylko pustym pojęciem i mogą z czasem stać się bardzo ważnymi elementami strategii e-biznesu. Przede wszystkim, kim jest agent handlowy? Rzeczywiście, kim jest agent? Próby były podejmowane z definicji, na przykład [132], ale najbezpieczniejszą odpowiedzią jest to, że nie ma prostej odpowiedzi. Termin ten był używany na tak wiele różnych, niespójnych sposobów, że definicja jednej osoby z pewnością obrazi kogoś innego. W obawie przed dodaniem do debaty, ale w interesie dalszego rozwoju, staramy się przynajmniej dać ogólne wrażenie na temat tego, czym jest i robi agent handlowy/negocjacyjny:

* Jest to fragment kodu, który wchodzi w interakcję z innymi fragmentami kodu, aby pomyślnie zakończyć zestaw transakcji, lub przerywa działanie bez awarii systemu, jeśli nie można tego zrobić.

* Zadowalające zakończenie transakcji osiąga się, gdy osiągnięty zostanie zestaw celów w ramach agenta oraz w innych procesach, z którymi współdziała.

Kodeks zawiera strategię, dzięki której działa, aby osiągnąć swoje cele.

* Próbując osiągnąć cel lub przynajmniej podcel, agent może podejmować pewne decyzje, być może dzieląc je z „obcymi” procesami, bez bycia kontrolowanym przez jakąkolwiek zewnętrzną, scentralizowaną funkcję kontrolną.

* Agent może modyfikować swoją strategię i być może swoje cele w świetle doświadczenia.

Biorąc pod uwagę te bardzo ludzkie cechy, łatwo jest zobaczyć, które agenty oprogramowania zostały poddane antropomorfizacji. Musimy bardzo uważać, aby nie pomylić listy życzeń z rzeczywistością. Istnieje szereg aspektów architektonicznych, które przede wszystkim odróżniają rozwiązania oparte na agentach od innych mechanizmów rozwiązania:

* Konstrukcja modułu agenta jest sformułowana parafialnie – nie ma szczegółowych założeń dotyczących globalnej architektury (dostawca platformy, optymalizacja zadań w innych lokalizacjach biznesowych itp.)

* Interakcja między jednym agentem a komplementarnym procesem lub agentem, z którym wchodzi w interakcje, opiera się na negocjacjach, a nie na operacji master-slave.

* Negocjacja opiera się na regułach i formatach interfejsu, które są znane wszystkim procesom współdziałającym.

* Wewnętrzne szczegóły dotyczące przebiegu tych negocjacji niekoniecznie są ujawniane.

* W wielu przypadkach instancje agentów mogą być tworzone bez ograniczeń, każdy utworzony w ten sposób agent jest odizolowany od innych, a jego jedyna interakcja z innymi odbywa się za pomocą wcześniej uzgodnionego protokołu przesyłania wiadomości.

* Ponieważ sposób, w jaki każda konkretna instancja rozwiązywania zadania zwykle zależy od złożonej interakcji kilku instancji agentów, z których każda działa w kierunku celów, które są oparte na ich bieżącym środowisku, zwykle nie jest możliwe (lub przynajmniej bardzo trudne) określenie kompaktowy globalny algorytm, który próbują rozwiązać. Zamiast tego rezultatem jest przykład zachowania emergentnego, które wynika z ich interakcji. Czasami do opisu tego zjawiska używa się terminów system samoorganizujący się lub koneksjonizm.

* Chociaż zdolność do adaptacji zachowania w świetle przeszłych doświadczeń nie ogranicza się wyłącznie do architektur agentów (a niektórzy agenci są nieadaptacyjni), metody osiągania tego poprzez modyfikację indywidualnych celów agentów są raczej specyficzne dla nich.

Z powyższego opisu może wynikać, że oparte na agentach systemy rzeczywiście wykazują duże podobieństwo do projektowania komponentów opartego na obiektach dla rozproszonych, heterogenicznych transakcji. Współdziałają za pośrednictwem określonych interfejsów, nie są zbyt dociekliwi, jeśli chodzi o wewnętrzne mechanizmy drugiej strony, pozwalają na wielokrotne tworzenie i izolowanie tych instancji i tak dalej. Rzeczywiście, do ich projektowania często używa się metod i języków obiektowych. Na bardziej szczegółowym poziomie czasami okazuje się, że klasyfikacja typów i zastosowań agentów jest sama w sobie dziedziną badań. Odnośnik [133] dostarcza jednej użytecznej taksonomii. Zgodnie z tym, i większością innych schematów, agenci e-biznesu są członkami klasy agentów spółdzielczych i mogą być dogodnie podzieleni według funkcji na zleceniodawcę, dostawcę lub agenta maklerskiego, w zależności od tego, czy ich główną funkcją jest wyszukiwanie/konsumpcja informacji lub usług reklamować i świadczyć te usługi lub „dopasowywać” lub „pośredniczyć” między pozostałymi dwiema klasami. Interesujące jest to, że ta taksonomia sugeruje, że zawsze będzie istniał związek asymetryczny, prawdopodobnie odzwierciedlający prawa umów. Być może dlatego pouczające jest myślenie o agentach jako procesach, które negocjują zasoby, bezpośrednio lub za pośrednictwem innych agentów. Jeśli tak jest, to możemy poszukać procesów biznesowych, które mają ten „umowny” charakter i uznać je za oczywistych kandydatów do systemów agentowych. Wśród nich są oczywiste kandydatury, w tym pojedynczy zakup przez klienta, negocjacje kontraktów międzybranżowych o dostawę i odwołanie, a także, w dość innym obszarze, harmonogramowanie prac w środowisku wieloproduktowym i wieloliniowym.

Twierdzi się, że większość firm przeznacza ponad 30% swoich dochodów na zakup towarów i usług .Jeśli jest to choć trochę zbliżone do prawdziwej liczby, to jasne jest, że musi istnieć potencjał do poprawy kosztów takich transakcji, jak również ich jakości. Ale najpierw powinniśmy stworzyć ducha: istnieje naiwne przekonanie, że technologia informacyjna on-line nieuchronnie prowadzi do otwartego, oportunistycznego rynku, na którym dostawcy oferują towary i usługi „rozwiązły” na szerszym rynku, a nabywcy mogą, odpowiednio, kupują, według własnego uznania, poza ich tradycyjnymi dostawcami. Dowody empiryczne wykazały, że wydaje się, że jest odwrotnie. Analiza przeprowadzona przez nieżyjącego już profesora Geoffa Locketta w Leeds Business School [komunikacja prywatna] pokazuje, że firmy handlują z mniejszą liczbą dostawców, a nie z większą. Przyczyny tego nie są jasne, ale podejrzewa się co najmniej dwa czynniki: po pierwsze, w obszarze zakupu krytycznych komponentów firmy wolą płacić niewielką premię za bezpieczeństwo prowadzenia interesów z kimś, kogo znają i którym ufają. Według Locketta, ponad dwie trzecie zakupów dokonywanych jest między organizacjami, które uważają, że współpracowały ze sobą dla obopólnych korzyści i będą to robić nadal. (Omówimy kwestie zaufania bardziej szczegółowo w Części 3, Zaufanie.) Po drugie, teoretyczna swoboda oferowana przez IT jest często niwelowana przez praktyczne wdrożenie z wykorzystaniem zastrzeżonych standardów, co oznacza, że ​​bardzo trudno jest handlować poza relacją bez rozległego ponownego kodowania i zakup kapitału. Niemniej jednak na niektórych rynkach, szczególnie tam, gdzie oferowane towary są towarami utowarowionymi, a poziomy zaufania są jednolite, istnieje elastyczny handel on-line. Podstawowe towary, takie jak ropa, od pewnego czasu kupowane są w ten sposób na rynkach spotowych, często przez telefon lub teleks. Ostatnio w ten sposób handlowano wolnymi mocami obwodów telekomunikacyjnych, a konsorcja dostawców i producentów z branży lotniczej, samochodowej itp. otworzyły portale internetowe w tym samym zamiarze. Usługi flot transportowych są również oczywistym obszarem, w którym można handlować wolnymi zdolnościami produkcyjnymi. Te aranżacje są jednak tylko tak naprawdę na wpół publiczne. Rynek konsumencki, który na ogół obejmuje prostsze zakupy bez skomplikowanych umów, otworzył się szybciej, a aukcje internetowe odniosły spory sukces. Technologia ich obsługi nie jest szczególnie skomplikowana.

Raz lub dwa razy wspomnieliśmy o prognozowaniu jako części procesu decyzyjnego dotyczącego utrzymywania zapasów i ruchu zapasów. Poprawa dostępnej mocy obliczeniowej oraz, do pewnego stopnia, metod teoretycznych, takich jak sieci neuronowe (str. 196), oznacza, że ​​organizacje mogą dokładniej określać przyszłe zapotrzebowanie. Jednak główne ulepszenia prawdopodobnie wynikają z dostępności większej ilości danych [130] lub z ulepszonego gromadzenia informacji EPOS z systemów skierowanych do klientów, a nie z danych magazynowych. Z tego wynikają dwie lekcje: po pierwsze ważne i pilne jest przekształcenie modelu danych w formę odpowiednią do przechwytywania tych danych; po drugie, po raz kolejny przesłanie, że systemy gromadzenia danych muszą być zintegrowane w całym łańcuchu dostaw. Sposób, w jaki zostanie to zrobione, będzie w dużej mierze zależeć od istniejących baz danych, systemów ERP i wszelkich inicjatyw związanych z hurtowniami danych. Po pierwsze, należy wziąć pod uwagę zmienne przyczynowe, które napędzają popyt: należy uwzględnić nie tylko oczywiste czynniki, takie jak pora roku, pogoda itp., ale także to, czy produkty zostały sprzedane w ramach kampanii marketingowych, a jeśli tak, jak określić siłę kampanii? Nie jest to nienaturalne, że wielu detalistów kupuje swoje systemy prognozowania, z których część może być dostępna u ich dostawców ERP, ale nie należy tego traktować jako substytutu próby zrozumienia bazowego modelu. Kolejna komplikacja pojawi się, jeśli operacja prognozowania ma zostać rozszerzona na całe przedsiębiorstwo, obejmując być może dostawców i detalistę. Systemy muszą się integrować, dzielić wspólny model danych, generować zaufanie i otwartość, zachowując jednocześnie część danych w tajemnicy.

Planowanie polega na wykonaniu pewnej liczby zadań w określonych przedziałach czasowych, pod pewnymi ograniczeniami. Planowanie zostało oddzielone od planowania, które również dotyczy tego samego podstawowego problemu, ponieważ rozdrobnienie skal czasowych jest różne. Harmonogramowanie jest na ogół zjawiskiem krótkoterminowym, a zatem zwykle oznacza również, że istnieje mniejsza swoboda wyboru kolejności realizacji zadań niż w przypadku planowania. Zwykle najbardziej skomplikowaną częścią harmonogramu są kontakty z ludźmi, ponieważ są oni najbardziej złożonym i ograniczonym zasobem i nie można ich powielać na żądanie! Dlatego jednym z najczęstszych danych wejściowych do silnika planowania jest personel (lub „agenta”). W tym zostanie uwzględniony unikalny klucz każdej osoby (zwykle wariant jej imienia), lista jej umiejętności, ich dostępność, model kosztów i wszelkie wyrażone przez nią preferencje. Większość z tego wydaje się zwodniczo prosta, ale w większości przypadków są to subtelności. Na przykład powinno być możliwe odniesienie umiejętności danej osoby do szerszej listy, która odnosi się do wymagań procesowych organizacji, ale wymaga to spójnego modelu danych w całym przedsiębiorstwie. Weźmy na przykład pod uwagę rosnącą tendencję do zlecania prac konserwacyjnych przy produktach konsumenckich na zewnątrz. Musi istnieć sposób, dzięki któremu ogólne umiejętności technika („okablowanie”, „testy elektryczne” itp.) oraz doświadczenie w zakresie konkretnego produktu dla dowolnego z produktów pochodzących z wielu źródeł mogą być rejestrowane i przywoływane. Pracownicy również działają pod pewnymi ograniczeniami: nie można oczekiwać, że pracownicy zatrudnieni w niepełnym wymiarze godzin przekroczą ustalone godziny. Mogą istnieć sprawiedliwe warunki przydziału nadgodzin i, prawie na pewno, ze strony kierownictwa pojawi się chęć zminimalizowania kosztów nadgodzin. Pierwsza iteracja planowania zmian jest czasami przeprowadzana anonimowo, aby osiągnąć te ograniczenia. Następnie do systemu wchodzą inne warunki i można zauważyć, że grafikowanie jest zadaniem iteracyjnym, które wymaga dobrego środowiska programistycznego, jeśli ma być pomyślnie zautomatyzowane. Zwykle wymagany jest wysoce graficzny i oparty na formularzach interfejs. W każdym razie ostateczne dostrojenie systemu zostanie wykonane z pragmatycznym wkładem kierownictwa, aby sprostać nagłym zmianom popytu lub chorobie personelu. Oczywiście planowanie siły roboczej nie ogranicza się do grafików pracy. Bardziej złożone systemy, takie jak Dispatcher ILOG [129], mogą również optymalizować trasy pojazdów, a także zarządzać załogami. Problemy związane z trasami można włączyć do opracowanego modelu i planów awaryjnych.

Nie powinno dziwić, że firmy dużo inwestują w systemy harmonogramowania. Ludzie i zapasy są prawdopodobnie najdroższymi towarami w firmie. Doprowadzenie ich we właściwe miejsce iw odpowiedniej sytuacji jest zatem jednym z najważniejszych zadań w organizacji. Mówienie jednym zdaniem o ludziach i towarach może wydawać się nieludzkie, ale faktem jest, że planowanie każdego z nich na wiele – ale nie wszystkie – sposoby wymaga tej samej technologii. W każdym razie często rzeczywista usługa, która ma być świadczona, na przykład zadanie konserwacyjne, wymaga jednoczesnej obecności zarówno ludzi, jak i towarów i oba muszą posiadać odpowiednie cechy do wykonywanej operacji. Nie bez znaczenia jest również złożoność dokonywania wyboru. Rzadko kiedy wymagana jest sama ilość. Dla ludzi zwykle są wymagane umiejętności; w przypadku produktów wybór musi pochodzić z odpowiedniego pudełka. Planowanie to nie tylko ilość, ale także jakość. W terminologii systemów informatycznych planowanie jest zwykle funkcją specjalistyczną towarzyszącą głównej czynności planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP), którą omawiamy na stronie 332. Jak pokazano na rysunku 2.10, silnik planowania uzyskuje wiele podstawowych danych, np. informacje o pracownikach, stanach magazynowych i wymaganiach klientów – z głównych baz danych ERP. Dlatego ważne jest, przynajmniej w przypadku dużych organizacji, uświadomienie sobie, że konieczne będzie połączenie między nimi i zakup kompatybilnych rozwiązań. Kolejnym aspektem jest użyteczność. Jak łatwo jest korzystać z systemu, zwłaszcza jeśli mają z niego korzystać osoby bez przeszkolenia informatycznego? Projektanci powinni zauważyć, że pracownicy w magazynie lub w terenie bardzo nie tolerują sprzętu procesowego i oprogramowania, które często czują, że zostało im „narzucone” i niszczy ich umiejętności i inicjatywę. Dotyczy to w szczególności sytuacji, gdy płacą im w systemie akord

Znakowanie, czy to kodem kreskowym, czy drogą radiową, ma również wartość, gdy towary są w drodze lub dotarły do ​​punktów dystrybucji. Sprawiają, że inwentaryzacja na trasie jest znacznie łatwiejsza i bardziej niezawodna w przeprowadzaniu, a często możliwe jest przekazanie klientom informacji praktycznie on-line i w czasie rzeczywistym o miejscu pobytu ważnych przesyłek. Zwłaszcza ze względu na kaprysy podróży międzynarodowych często zaleca się, aby tagi były odczytywane tak często, jak to możliwe na trasie, a informacje te były udostępniane klientom za pośrednictwem serwera on-line. Dzięki temu wykrywanie porwań i łapanie przestępców jest znacznie bardziej wykonalne na trasach długodystansowych, międzynarodowych. Oczywiście każdy system, który w dużym stopniu polega na tagowaniu i śledzeniu, powinien pamiętać, że sprzęt, taki jak czytniki kodów kreskowych i instalacje radiowe, działa w bardziej nieprzyjaznym środowisku niż przeciętne biuro. Wzmocnienie systemów laserowych potrzebnych na przykład do odczytu kodów kreskowych poprawiło się z biegiem lat, ale nadal są podatne na uszkodzenia, jeśli zostaną wrzucone do tyłu ciężarówki lub upuszczone z wysokości ponad jednego metra na twardą powierzchnię. Konieczne może być podjęcie kroków w celu zapewnienia jednostek na uwięzi lub części zamiennych. Systemy radiowe w kabinie do kontroli transportu flotowego stają się coraz bardziej powszechne. Tak zwane systemy transmisji danych trankingowych obejmują szereg usług niepublicznych, które umożliwiają organizacjom tworzenie wirtualnych prywatnych sieci radiowych między członkami ich organizacji. Prognozy rynkowe wskazują, że popyt na prywatne usługi radiowe do 2000 r. osiągnie 5 milionów europejskich abonentów korporacyjnych. Proponowany system radiowy TETRA, ukierunkowany na zaspokojenie potrzeb zarządzających flotą, usług telemetrycznych i agencji rządowych, zapewnia zarówno pakiety, jak i obwody. usługi komutowanej transmisji danych. Szybkości transmisji danych nie są wysokie (maksymalnie 28,8 kb/s), ale po stronie głosu i danych istnieje szeroki zestaw funkcji, które mogą być przydatne do zarządzania usługami. Należą do nich identyfikacja dzwoniących/wywoływanych linii, przeszukiwanie listy połączeń, w których abonenci mogą być wywoływani po kolei zgodnie z listą, połączenia priorytetowe, które mogą przerywać trwające połączenia, a nawet funkcję podsłuchiwania, która pozwala upoważnionym stronom na podsłuchiwanie. Aplikacje dla usługi danych mogą obejmować alarmy bezpieczeństwa i monitorowanie środowiska delikatnych lub niebezpiecznych ładunków. Systemy te mogą być również zintegrowane z GPS (patrz strona 85) lub innymi technologiami pozycjonowania geograficznego, aby umożliwić adresatom uzyskanie informacji o prawdopodobnym czasie przybycia towarów i ponownie jako środek ostrożności przy śledzeniu pojazdu w czasie rzeczywistym. Istotne będzie również pragmatyczne wykorzystanie telefonów komórkowych i technologii Bluetooth. Wiele firm oferuje połączone systemy routingu i harmonogramowania floty. Zazwyczaj wykorzystują one jedną lub więcej map cyfrowych, dostępnych na różnych poziomach szczegółowości i ewentualnie z opisami ustnymi lub graficznymi znaczących punktów orientacyjnych. Wiele systemów integruje informacje z wielu źródeł. Niektóre, takie jak przebieg, nadgodziny, wskaźniki spalania paliwa itp. są mierzone w kabinie. Inne obejmują również takie rzeczy, jak okna czasowe dostępności klienta i inne ograniczenia. Wiele z tych systemów można uruchomić na komputerach PC i można je zrozumieć po kilkudniowym szkoleniu. Niektóre systemy pokładowe pozwalają na automatyczne zbieranie informacji. Zazwyczaj kierowcy otrzymują własne karty magnetyczne, które wkładają do komputera pokładowego na początku biegu i usuwają po zakończeniu. Karty są odczytywane w dyspozytorni, gdzie można odczytać dzienny przebieg itp.

Kody kreskowe mają szereg wad: są dość trudne do wydrukowania na opakowaniach o nieregularnych kształtach lub dyskietkach, wymagają odczytu na linii wzroku i oczywiście po wydrukowaniu nie można ich łatwo modyfikować. W ostatnich latach alternatywnym podejściem było stosowanie znaczników radiowych lub inteligentnych etykiet, jak są one czasami znane. Pierwotnie zaprojektowana do etykietowania wagonów towarowych, ta sama technologia została dostosowana do towarów na paletach i dużych przedmiotów, takich jak samochody na liniach produkcyjnych. Do niedawna znakowanie radiowe mniejszych towarów nie było możliwe ze względu na ograniczenia kosztów i rozmiarów. Jednak rozwój systemów działających w zakresie 13,56 MHz oznacza teraz, że etykiety mogą być produkowane na tyle cienkie, aby można je było laminować między warstwami papieru lub plastiku i umieszczać w etykietach samoprzylepnych. Poszukiwanie naprawdę taniej, małej zintegrowanej przywieszki to jeden ze Świętych Graalów branży detalicznej, ponieważ znacznie obniżyłby koszty zarówno pakowania, jak i pobierania opłat za zawartość koszyka. Zasadę działania tagów radiowych pokazano na rysunku 2.9. Chociaż możliwe jest użycie aktywnych znaczników, które zawierają źródło zasilania i pewien sposób elektrycznej modulacji fali radiowej, często wygodniejsze jest użycie pasywnego transpondera. Jest to technika, w której znacznik zawiera dostrojony obwód radiowy, który selektywnie pochłania i ponownie emituje sygnały radiowe o określonym widmie radiowym wysyłane przez nadajnik. Efekt nie różni się od używania wykrywacza min. Czyste transpondery tego typu zwykle nie wymagają własnych baterii. Niektóre systemy pozwalają na równoczesny odczyt kilku tagów. Przywieszki składa się z zestawu elementów, które razem zapewniają unikalną charakterystykę chłonności przywieszki. Najprostsze i najtańsze tagi mogą być tylko odczytane, ale bardziej złożone tagi mogą być również modyfikowane przez łącze radiowe. Jest to często korzystne w przypadku złożonych produktów, takich jak samochody, które przechodzą szereg procesów podczas przechodzenia wzdłuż linii montażowej. Tag może służyć do przechowywania historii procesu. Pojemność wynosi zwykle do kilkuset bajtów danych. Tagi można następnie ponownie zaprogramować do ponownego użycia. Ponieważ komunikacja między tagiem a jednostką sterującą odbywa się drogą radiową, a nie przez bezpośredni kontakt lub odczyt optyczny, tagi mogą być odczytywane i zapisywane w wielu brudnych środowiskach, takich jak lakiernie, a także poprzez drewniane lub inne nie -opakowanie metalowe. Generalnie są w stanie wytrzymać trudne warunki temperatury, wilgotności i ciśnienia. Metody szyfrowania danych można wykorzystać do „zaszyfrowania” danych, tak aby można je było odczytać lub zapisać tylko za pomocą autoryzowanych środków. Jednym z najprostszych zastosowań znaczników radiowych jest elektroniczny nadzór artykułów (jest to kolejne przypomnienie, że prawdziwy świat handlu jest pełen kradzieży i złośliwych uszkodzeń). Chociaż są używane głównie do zastosowań detalicznych w sklepie, znaczniki nadzoru mogą być również wykorzystywane do środków antykradzieżowych w magazynie. Etykiety można zintegrować z produktem lub jego folią termokurczliwą, gdy schodzi z linii produkcyjnej. Znaczniki mogą mieć wielkość zaledwie jednego centymetra kwadratowego i mogą działać na różnych częstotliwościach, w szczególności 58 kHz do niezawodnego wykrywania, gdy są ukryte w cieczy lub folii metalowej, 13,56 MHz do ogólnych zastosowań i 2,45 GHz, gdzie wymagana jest wyższa prędkość i objętość transferu danych wymagany. Oprócz zastosowania w systemach bezpieczeństwa, w niektórych magazynach i centrach pakowania wprowadzono etykiety RF i inteligentne etykiety jako zamienniki kodów kreskowych. Oprócz tego, że mogą być odczytywane automatycznie, gdy znajdą się w pobliżu czytnika, mają również tę zaletę, że można je modyfikować. Na przykład metkę można przymocować do kartonu i „wypełnić”, gdy karton jest wypełniany towarami. Kiedy osoba kompletująca umieszcza towary w kartonie, albo zaznacza kod kreskowy na towarach, albo każe je automatycznie odczytać, a komputer pomocniczy wysyła aktualne informacje do etykiety kartonowej. Znakowanie radiowe nie musi być ograniczone do towarów; można go również używać na ludziach: zbieracze dla Streamline, amerykańskiego dostawcy artykułów spożywczych, „noszą na nadgarstkach maleńkie przenośne komputery, które odbierają indywidualne zamówienia z centralnego komputera za pośrednictwem częstotliwości radiowej. Gdy pracownik wybiera przedmiot z półek, przechodzi przez skaner pierścieniowy, który nosi na palcach, a komputer na nadgarstku potwierdza, że ​​jest to właściwa pozycja”.

Jedną z kluczowych czynności w przekształcaniu elektronicznego koszyka na zakupy w prawdziwy wózek jest zorganizowanie, aby ktoś odebrał zamówione towary i włożył je do opakowania. Domy zamówień, które robią to bez wsparcia elektronicznego, mają złą reputację z powodu marnotrawstwa i nieprawidłowej dostawy. Wcześniejsze systemy często wykorzystywały system pick-by-light, w którym towary przepływały na przenośniku obok osoby kompletującej, która była instruowana przez system świateł, które towary należy wybrać i kiedy. Nawet ten półautomatyczny proces był podatny na błędy i dość kosztowny. Tańsze rozwiązanie, korzystające z ręcznych czytników kodów kreskowych, może być stosowane z doskonałym skutkiem w zmniejszaniu błędu praktycznie do zera. Typowa operacja może wyglądać następująco. Najpierw zamówienie jest pobierane do czytnika terminala kodów kreskowych z komputera systemowego, który informuje również kompletatora o wielkości zamówienia i kartonie potrzebnym do przechowywania zamówienia. Kompletator wybiera odpowiedni karton, który może być transportowany po magazynie na wózku. Sam karton może być kodowany kodem kreskowym, a osoba kompletująca skanuje go do terminala. Picker otrzymuje również informację, gdzie w magazynie znajduje się towar. Podążając za tą trasą-mapą, zbieracz udaje się do miejsca, w którym znajduje się pierwszy przedmiot. Nazywa się to slotem i ma umieszczony obok niego kod kreskowy przedmiotu. Picker wybiera poszukiwany przedmiot i skanuje kod kreskowy gniazda. Sygnał potwierdzający lub ostrzeżenie informuje zbieracza, czy prawidłowo wykonał zamówienie. Z tego miejsca mogą być wymagane powtarzalne przedmioty. Jeśli nie, terminal kieruje zbieracza do następnego. Po zakończeniu kompletacji osoba kompletująca zakleja karton, który przy użyciu własnego kodu kreskowego może zostać wysłany do systemu dystrybucji magazynu. Dzięki standaryzacji kodów kreskowych możliwe jest również, w przypadku sprzedaży typu business-to-business, zintegrowanie przez klienta kodu na otrzymanym opakowaniu ze swoim systemem logistycznym dot. towarów. Jak powiedzieliśmy wcześniej, informacje o teoretycznych wysyłkach są dobre i dobre, ale prawdziwy dowód istnienia towaru w magazynie musi być czymś bardziej namacalnym; odczyt kodów kreskowych przychodzących paczek jest jedną z takich walidacji. Niektóre organizacje używają również opakowań z kodami kreskowymi do wysyłania towarów do klientów detalicznych. Może się to wydawać dziwne, ponieważ klienci raczej nie będą sami skanować kodów. Powód jest jednak prosty – jak obsłużyć zwracany towar. Zwroty produktów są zaskakująco wysokie w branży zakupów katalogowych, w niektórych przypadkach sięgają jednego na trzy zamówienia, szczególnie w przypadku towarów modowych. Jest to poważny problem logistyczny, ponieważ zwracane towary muszą być pogodzone z zapasami, pieniądze (lub kredyt) muszą zostać zwrócone klientom, a marketing prawie na pewno będzie chciał wiedzieć, dlaczego zostały odesłane. Dlatego wygodnie jest poprosić klientów o zwrot opakowania wraz z niechcianymi towarami. Klienci zazwyczaj zobowiązują się, ponieważ zapewnia im to zwrot pieniędzy. Planując taki system należy wziąć pod uwagę fakt, że często będzie to tylko część zwracanego zamówienia i konieczne będzie oznaczenie opakowania numerem zamówienia, a nie spisem towarów. Ręczna interwencja będzie prawdopodobnie również wymagana w celu wprowadzenia szczegółów dotyczących tego, które przedmioty zostały zwrócone i być może przyczyny. Alternatywnie moglibyśmy użyć bardziej rozbudowanego kodu kreskowego pakietu, wyszczególniającego zawartość jeden po drugim, co zmniejszyłoby potrzebę wprowadzania kluczy, a tym samym błędów. Można również wykorzystać bilety zwrotne, w których klient jest proszony o zaznaczenie zwracanych przedmiotów wraz z zaznaczeniem pól zawierających przyczynę: „wadliwy”, „niewłaściwy rozmiar”, „wygląd”, „jakość” itp. Można je odczytać standardowo. oprogramowanie do optycznego rozpoznawania znaków (OCR) i wprowadzane do marketingowej bazy danych. W końcu, jeśli ma się poniesione koszty zwrotów, można równie dobrze zmaksymalizować uzyskane w ten sposób dane analizy klienta.