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使用AI来保护全球供应链

2019-02-10 20:14:47来源:zdnet

根据领先的供应链分析师路易斯哥伦布的说法,2019年高科技行业面临的最大挑战将是确保其供应链。面临的挑战是,随着供应链变得越来越复杂,制造商可能无法自信地回答他们的供应商究竟是谁。在过去的好时光,供应链问题以产品质量和成本为中心;如今,随着高科技产品的出现,国家安全可能面临风险。作为新的证据,哥伦布援引最近公布的调查由彭博商业周刊关于中国分包商如何将流氓间谍软件芯片偷偷带到主板上的服务器据称提供给苹果和亚马逊等知名客户 - 这些公司尚未公开承认。

普华永道(普华永道)推出了Know Your Vendor,这是一种为制造商提供的平台服务,旨在减少供应商风险和可靠性的不确定性。对于复杂的全球供应链而言,这是一项比听起来更难的任务。您可能会识别出您的主要供应商,但是当它们的产能不足时,大多数下游制造商可能不知道谁在上游实际供应了特定的子组件。缺乏可见性使得流氓间谍软件芯片在好人意识到之前潜入成品。

普华永道的服务利用机器学习帮助制造商打开供应链上的窗口,以了解并减轻其供应链中的风险和潜在合规性问题。具体来说,它可以帮助您识别供应链中的供应商,当您的主要供应商必须分包工作时(这就是Bloomberg引用的案例中出现这些流氓筹码的方式),这可能是一个挑战。基于来自各种来源的数据,该服务可帮助制造商量化与这些供应商开展业务相关的风险以及由此产生的对合规性要求的影响。

任务当然很复杂,但其方法的不同之处在于它利用大数据然后训练机器学习模型来帮助得出结论。据项目负责人介绍,今天高度复杂,经常变化的全球供应链使得这样的任务对于人类来说太大而无法动摇。自动化此解决方案的关键需要熟悉数据科学,数据工程和领域专业知识的组合。

它在Koverse智能解决方案平台上构建了自己的服务。这家总部位于西雅图的公司由NSA资深人士创建,使用Apache Accumulo提供在Hadoop上构建的数据集成,索引和搜索平台。而不是HBase。Accumulo是在Hadoop中运行的交换键值存储替换,支持安全性到“单元”(列和行)级别。它最初是为NSA开发的,因为当时Apache Hadoop缺乏足够的安全性,并且因为NSA对数据安全的要求比大多数私营公司所需要的要严格得多。Koverse平台与传统数据仓库的不同之处在于它标记和索引计算数据。这是关键,因为它采集的数据来源多种多样,从内部金融系统,电子邮件,客户或供应商门户,供应商或客户门户数据,社交媒体聊天等知名来源,以及“黑暗网络”的来源。

例如,寻求识别产品伪造实例的制造客户可以扫描客户门户网站,社交媒体和其他来源,使用自然语言处理来识别每个投诉实例。在这种情况下,他们可能会收到零售商的投诉,这些投诉会将销售同一产品的其他商店的实例减少90%。

要达到这一点,需要结合使用有人监督和无人监督的学习方法。从已知数据集开始,例如已经标记了可疑交易的内部金融系统,任务是进行监督学习以开始构建模型,然后通过添加新的训练数据集逐渐扩展它。一旦初始模型达到90%的准确率,则可以在无监督模式下将模型释放到新的或较不为人知的数据集和新场景。

虽然让模型听起来很复杂,但令人惊讶的是,与数据争论相比,“数学很容易”。这与我们对数据科学家花费超过80-90%的时间来清理和协调数据的调查结果一致 - 这项任务只有在最好的情况下才能减少到一半的负荷。

随着服务现在运行一年多,现在有可见的结果报告。对于大型消费品制造商而言,他们能够真实地映射客户供应链,在许多情况下,这些供应链确定了模糊的供应商与第四方或第五方分包合同关系,而CPG公司以前并不知道这些关系。利用机器学习模型,该服务确定了风险等级的置信水平,并在某些情况下确定了降低风险和法规遵从问题的替代采购策略。

虽然你不能(当然也不应该)将人类完全排除在外,但破译全球供应链已经变得非常复杂,需要一台机器帮助解决问题。