End-to-End Integration, Governance, Ethics at Sustainability

Mga nadagdag:

• Kakayahang pagsamahin ang mga module ng demand, stock, warehouse, ruta at supplier sa isang end-to-end na daloy ng trabaho at gumamit ng artificial intelligence bilang isang holistic na layer ng suporta sa desisyon
• Kakayahang umunawa at mag-draft ng mga elemento ng patakaran sa pamamahala ng AI (pag-uuri ng data, mga punto ng pag-apruba ng tao, audit trail, mga prinsipyo sa etika)
• Habang sinusubaybayan ang carbon footprint at sustainability indicator na may suporta ng artificial intelligence, matitiyak namin na mananatili sa tao ang responsibilidad at huling desisyon.

Pagsusulit sa Module

1. Alin sa mga sumusunod ang pinakatumpak na pagpoposisyon para sa artificial intelligence sa logistik at supply chain?

• A) Maaaring tapusin ng artificial intelligence ang mga shipping order at purchase order nang walang pag-apruba ng tao
• B) Gumagana lamang ang artificial intelligence sa pagsulat ng teksto, wala itong kinalaman sa data ng pagpapatakbo
• C) Ang artificial intelligence ay isang katulong at tool sa suporta sa desisyon; Ang responsibilidad at pinal na pag-apruba ng mga kritikal na desisyon sa pagpapatakbo ay nakasalalay sa mga tao ✔
• D) Ang artificial intelligence ay palaging gumagawa ng mas tumpak na mga desisyon kaysa sa mga tao, kaya hindi kailangan ang pag-audit

Paglalarawan: Ang artificial intelligence ay isang assistant at decision support tool na gumagawa ng mga hula, draft at pagsusuri. Ang pananagutan at panghuling pag-apruba ng mga desisyon na nakakaapekto sa pera at pagpapatuloy ng pagpapatakbo, tulad ng pagpapadala, pamumuhunan sa stock at pagpili ng supplier, ay pagmamay-ari ng karampatang eksperto at tagapamahala.

2. Alam namin na ang isang modelo ng pagtataya ng demand ay sinanay gamit ang data mula sa nakalipas na 3 taon. Isang bagong produkto ang ilulunsad sa merkado. Ano ang katayuan ng pagtataya ng AI para sa unang buwang demand ng produktong ito?

• A) Ang pagtataya para sa bagong produkto na walang makasaysayang data ay hindi maganda ang batayan; Ang katulad na pagkakatulad ng produkto at paghuhusga ng eksperto ay inuuna ✔
• B) Ang pagtatantya para sa bagong produkto ay palaging nagbibigay ng pinakatumpak na resulta
• C) Awtomatikong natutunan ng modelo ang bagong produkto nang tama, walang data na kailangan
• D) Imposibleng hulaan ang demand para sa mga bagong produkto, walang paraan ang maaaring gamitin

Paglalarawan: Ang hula ng AI ay batay sa mga nakaraang pattern. Para sa isang bagong produkto na walang makasaysayang data, ang modelo ay walang maaasahang batayan; Ang katulad na pagkakatulad ng produkto at paghatol ng eksperto ay nauuna, at ang hula ay maingat na nilapitan.

3. Ano ang pangunahing layunin ng konsepto ng safety stock?

• A) Pagpapanatiling ganap na puno ang tangke sa lahat ng oras
• B) Upang mapadali ang mga talaan ng accounting
• C) pagpapahaba ng buhay ng istante ng mga produkto
• D) Paglikha ng buffer laban sa kawalan ng katiyakan sa oras ng demand at supply at pagpigil sa pagkaubos ng stock ✔

Paliwanag: Ang stock na pangkaligtasan ay karagdagang stock na hawak bilang isang buffer laban sa kawalan ng katiyakan sa demand at oras ng supply. Ang layunin nito ay mapanatili ang naka-target na antas ng serbisyo sa pamamagitan ng pagpigil sa mga stockout sa panahon ng pagbabagu-bago.

4. Ano ang karaniwang tinutukoy ng mga produkto ng pangkat na 'A' sa pagsusuri ng ABC?

• A) Ang pinakamurang at pinaka-magkakaibang produkto na may mababang halaga
• B) Mga kritikal na produkto na kakaunti ang bilang ngunit bumubuo sa karamihan ng kabuuang halaga ✔
• C) Mga patay na stock na walang nakikitang paggalaw sa bodega
• D) Mga imported na produkto lamang

Paglalarawan: Ang pagsusuri sa ABC ay nag-uuri ng mga produkto ayon sa halaga. Ang Pangkat na 'A' ay mga kritikal na produkto na maliit ang bilang ngunit ito ay sumasagot sa karamihan ng kabuuang halaga/turnover; Karapat-dapat sila sa mahigpit na pagsubaybay at kontrol (prinsipyo ng Pareto).

5. Ano ang dapat suriin ng manager ng operasyon bago magpatupad ng ruta ng pagpili ng warehouse na iminungkahi ng artificial intelligence?

• A) Kulay at font ng ruta
• B) Suriin lamang kung ang ruta ay ang pinakamaikling
• C) Kaligtasan sa site, ergonomya at pagsunod sa aktwal na mga hadlang sa bodega ✔
• D) Wala; Ang ruta ng AI ay palaging tama

Paglalarawan: Ang artificial intelligence ay maaaring magmungkahi ng isang mathematical na ruta na nagpapaikli sa distansya; Gayunpaman, ang kaligtasan sa field, one-wayness ng pasilyo, mabigat na ergonomya ng produkto at aktwal na mga hadlang sa bodega ay maaaring hindi ganap na maipakita sa modelo. Kaya naman mahalaga ang pagiging tunay ng field at pag-verify ng seguridad.

6. Ano ang ibig sabihin ng 'time window' constraint sa vehicle routing problem (VRP)?

• A) Pinapayagan ang agwat ng oras kung saan ang isang punto ay maaaring makatanggap ng serbisyo para sa paghahatid/pagtanggap ✔
• B) Gaano katagal bago mapuno ang tangke ng sasakyan?
• C) Kabuuang taon ng trabaho ng driver
• D) Panahon kung kailan nagbabago ang presyo ng gasolina

Paliwanag: Ang palugit ng oras ay ang pinapayagang yugto ng panahon kung saan maaaring makatanggap ng serbisyo ang isang delivery o pickup point (halimbawa, tumatanggap lang ang grocery store ng mga kalakal sa pagitan ng 08:00 at 11:00). Ang ruta ay dapat sumunod sa mga bintanang ito; Dapat buuin ng AI ang senaryo sa ilalim ng paghihigpit na ito.

7. Sa predictive maintenance, ang artificial intelligence ay nagpapahiwatig ng mataas na posibilidad na ang bearing ng isang sasakyan ay maaaring mabigo sa lalong madaling panahon. Ano ang tamang diskarte?

• A) Hindi papansinin ang babala nang buo, dahil ang AI ay mali
• B) Agad na nag-scrap ng sasakyan at walang tanong
• C) Ang pagpapaalis sa tsuper nang walang babala
• D) Kinukumpirma ng teknikal na eksperto ang pagtatantya sa pamamagitan ng pisikal na pagsusuri at gumagawa ng desisyon sa pagpapanatili ✔

Paglalarawan: Ang predictive na pagpapanatili ay isang pagtatantya ng posibilidad. Sa halip na agad na i-scrap ang sasakyan o huwag pansinin ang babala, kinukumpirma ng teknikal na eksperto ang hula sa pamamagitan ng pisikal na inspeksyon at gagawa ng desisyon sa pagpapanatili. Tumutulong ang AI na unahin, hindi gumawa ng desisyon.

8. Bakit dapat maingat na subaybayan ang 'single sourcing' sa pamamahala sa panganib ng supplier?

• A) Ang pagtatrabaho sa isang solong tagapagtustos ay palaging ang pinakamurang, walang panganib
• B) Ang kritikal na materyal ay nakasalalay sa iisang supplier, ang pagkaantala sa supplier na iyon ay maaaring huminto sa buong chain ✔
• C) Ang nag-iisang pinagmulan ay isang problema dahil pinapataas lamang nito ang bilang ng mga invoice
• D) Ang panganib sa nag-iisang pinagmulan ay may bisa lamang para sa mga pag-import, hindi sa loob ng bansa.

Paliwanag: Ang panganib sa nag-iisang pinagmulan ay kapag ang isang kritikal na materyal ay nakadepende sa iisang supplier. Ang pagkagambala sa supplier na iyon (pagkabangkarote, natural na kalamidad, strike) ay maaaring huminto sa buong supply chain. Maaaring ipakita ng artificial intelligence ang konsentrasyong ito; Ang alternatibong plano ng mapagkukunan ay responsibilidad ng tagapamahala.

9. Awtomatikong kinukuha ng artificial intelligence ang halaga, uri ng mga kalakal at impormasyon ng GTIP code mula sa isang invoice sa pag-import. Ano ang dapat gawin bago ilipat ang data na ito sa deklarasyon ng customs?

• A) Direktang paglilipat sa system, dahil hindi nagkakamali ang artificial intelligence
• B) Sinusuri lamang ang halaga at laktawan ang iba pang mga patlang
• C) Inihahambing ng responsableng eksperto ang nakuhang data sa orihinal na dokumento, bini-verify at inaaprubahan ito ✔
• D) Pagtanggal ng invoice at paghiling na maibigay itong muli

Paliwanag: Maaaring hindi tama ang data na nakuha ng OCR (maling numero, pinaghalong code) sa customs, buwis at legal na mga patlang. Hindi ito dapat iproseso nang walang pagpapatunay ng tao; Dapat ihambing ito ng responsableng eksperto sa orihinal na dokumento at kumpirmahin ito.

10. Sa isang control tower setup, ang artificial intelligence ay bumubuo ng mga babala para sa ETA (tinantyang pagdating) deviations. Sa ano higit na nakasalalay ang pagiging maaasahan ng mga babalang ito?

• A) Katumpakan at up-to-date ng data na pinapakain nito ✔
• B) Ilang salita ang nasa mensahe ng babala?
• C) Depende sa mga kulay ng display ng control tower
• D) Brand ng telepono ng driver

Paglalarawan: Ang alerto ng AI ay nakasalalay sa kalidad ng data na pinapakain nito. Kung ang signal ng GPS, kasalukuyang trapiko at tumpak na katayuan sa pagpapadala ay nawawala o naantala, ang buod at alertong ginawa ay mapanlinlang. Nalalapat ang prinsipyo ng 'garbage in, garbage out'.

11. Sa pagsusuri ng tender sa transportasyon, inirerekomenda ng artificial intelligence ang pinakamababang bid. Alin ang tama kapag gumagawa ng desisyon batay sa mungkahing ito?

• A) Ang pinakamababang bid ay dapat na awtomatikong piliin sa lahat ng pagkakataon
• B) Walang pamantayan maliban sa presyo ang dapat isaalang-alang
• C) Ang artipisyal na katalinuhan ay dapat na tapusin ang desisyon sa sarili nitong
• D) Bilang karagdagan sa presyo, kapasidad, pagganap at pagpapatuloy ay dapat na masuri, ang mga tuntunin sa kumpetisyon ay dapat sundin, at ang panghuling pag-apruba ay dapat na nasa tagapamahala ✔

Puna: Ang pinakamababang presyo lamang ay maaaring hindi ang pinakamahusay na pagpipilian; Ang kapasidad ng carrier, pagganap ng paghahatid, seguro at pagpapatuloy ay mahalaga din. Bilang karagdagan, ang pagsunod sa mga panuntunan sa kumpetisyon at panghuling pag-apruba ay pagmamay-ari ng tagapamahala. Pinapabilis ng artificial intelligence ang paghahambing, hindi ang desisyon.

12. Ano ang sinusukat ng tagapagpahiwatig ng MAPE (Mean Absolute Percent Error) sa isang forecast ng demand?

• A) Kabuuang metro kuwadrado ng bodega
• B) Sa karaniwan, ilang porsyento ang nalilihis ng mga hula mula sa aktwal na mga halaga?
• C) Ang dami ng tangke ng gasolina ng sasakyan
• D) Bilang ng mga supplier

Paglalarawan: Ang MAPE ay isang tagapagpahiwatig ng katumpakan na sumusukat sa average na porsyento ng paglihis ng mga hinulaang halaga mula sa mga aktwal na halaga. Ang mas mababang MAPE ay nangangahulugan ng mas tumpak na hula; Alam ang paglihis na ito, inaayos ng tagaplano ang stock at mga sitwasyong pangkaligtasan.

13. Ano ang pinakamahusay na diskarte kapag nagbibigay ng data sa pagpapatakbo at komersyal (mga listahan ng presyo, mga kontrata ng supplier, dami ng customer) sa isang tool ng artificial intelligence?

• A) Malayang gumamit ng anumang mga tool, ang sensitivity ng data ay hindi nauugnay
• B) Pag-paste ng mga lihim ng kalakalan sa pinakasikat na libreng tool
• C) Paggamit ng mga sasakyang inaprubahan ng institusyon at garantisadong kumpidensyal, pag-mask/pag-anonymize ng sensitibong data maliban kung kinakailangan ✔
• D) Paglilipat ng data sa tool na nag-aalok ng pinakamaraming feature, nang hindi ito sinusuri

Pagbubunyag: Ang data ng negosyo ay sensitibo sa kompetisyon at nangangailangan ng pagiging kumpidensyal. Dapat gamitin ang mga tool na inaprubahan ng institusyon na may garantiya sa privacy ng data; Ang sensitibong data ay dapat na hindi nagpapakilala o naka-mask maliban kung kinakailangan; Ang mga lihim ng kalakalan ay hindi dapat isama sa mga sasakyan na bukas sa publiko at ang data ay napupunta sa edukasyon.

14. Sa loob ng saklaw ng pagpapanatili, ang artificial intelligence ay nagmumungkahi na bawasan ang carbon footprint sa pamamagitan ng pagpapaikli ng mga ruta. Ano ang totoo sa mungkahing ito?

• A) Ang rekomendasyon ng AI ay batay sa mga pagpapalagay; Ang pinal na desisyon at responsibilidad ay nasa tao, na isinasaalang-alang ang paghahatid, mga karapatan ng driver at mga paghihigpit ng customer ✔
• B) Ang rekomendasyon ng artificial intelligence para sa pagbabawas ng carbon ay dapat na ipatupad nang walang tanong
• C) Ang pagpapanatili ay walang kaugnayan sa logistik at hindi isinasaalang-alang
• D) Ang pagpapaikli ng ruta ay walang kinalaman sa carbon

Paglalarawan: Ang artificial intelligence ay maaaring makabuo ng mahahalagang rekomendasyon para sa carbon at pagtitipid sa gastos; gayunpaman, ang rekomendasyon ay batay sa mga pagpapalagay at data. Ang pinal na desisyon at responsibilidad ay nananatili sa tao, na isinasaalang-alang ang mga hadlang tulad ng mga pangako sa paghahatid, mga karapatan ng driver at kasiyahan ng customer.