IFS wil in 2020 eenvoudige verklaarbare AI toepassen op klantdata

Abonneer je gratis op Techzine!

Tijdens IFS World Conference kregen we de kans om vooruit te kijken met IFS-bestuurders. Waar wil het bedrijf in 2020 naartoe? Het ziet zichzelf als een uitdager (challenger), maar hoe gaat het de concurrentie echt uitdagen? Ook IFS stapt in de wereld van kunstmatige intelligentie (AI). Het bedrijf wil de toepassing van AI in 2020 zo snel mogelijk concreet maken voor zijn klanten.

IFS heeft goed opgelet de afgelopen periode. De manier waarop het bedrijf zijn plannen rond kunstmatige intelligentie (AI) ontvouwt, is namelijk net even anders. De gemiddelde CIO en IT-professional heeft zijn buik aardig vol van AI. Iedereen doet tegenwoordig iets met AI, maar de klant ziet er nog veel te weinig van terug. Dat lijken ze bij IFS goed in de gaten te hebben.

Bij IFS zijn ze er, net als de rest van de markt, van overtuigd dat AI klaar is voor gebruik. Met AI kan je niet de hele ERP-oplossing automatiseren of overbodig maken, maar je kan wel zakelijke problemen oplossen of beter inzicht krijgen. Om dit voor elkaar te krijgen heb je een goede data lake nodig.

Tot zover weinig nieuws onder de zon. IFS maakt op dit vlak echter wel het verschil. De ERP-oplossing van IFS moet straks automatisch alle data vanuit het ERP-systeem eenvoudig in een machine learning-model kunnen gieten, zodat de klant direct toegang heeft tot de modellen en AI-oplossingen. Daarbij moet de nieuwe technologie vooral makkelijk in gebruik zijn. Om ervoor te zorgen dat de modellen en AI krachtig zijn, wordt er gebruikgemaakt van klantdata bij het genereren van de modellen. Er worden dus geen generieke modellen losgelaten op de klantdata, waardoor de kans op fouten en afwijkingen veel groter is. Elk bedrijf en elke markt zijn anders, met een eigen model zijn de resultaten ook beter.

IFS kiest er ook voor om de AI volledig explainable (uitlegbaar) te maken. Hierdoor kan de klant altijd herleiden hoe de technologie tot een bepaalde uitkomst is gekomen. Als het hele traject inzichtelijk is waarom er een bepaalde uitkomst of advies is, kan ook snel worden ingeschat of er fouten of vooroordelen in zitten.

IFS werkt aan een generiek machine learning- en AI-platform dat straks eenvoudig kan worden geïmplementeerd in de software van het bedrijf. Uiteindelijk wil het gewoon snel en eenvoudig toegang bieden tot nieuwe technologie. Niet te lang stilstaan bij alle theorieën en mogelijke use cases, maar de techniek in handen van de klant leggen. Een strategie die wij wel kunnen waarderen. AI is vaak nog veel te theoretisch.

Het platform dat IFS ontwikkelt, is deels gebaseerd op open source standaarden en modellen, maar ook deels op eigen ontwikkelde technologie. Binnen IFS wordt al langer gebruikgemaakt van AI. In de software van IFS is al op verschillende fronten AI toegepast om de producten te verbeteren, bijvoorbeeld om business processen efficiënter te maken. Het kan hierbij gaan om het aanpakken van handelingen die vaak worden uitgevoerd of de inzet van assets binnen het bedrijf verbeteren.

Cheerpack robots aangestuurd middels AI

Verpakkingsbedrijf Cheerpack maakt gebruik van robots in zijn magazijn om orders te picken. Dit gaat volledig automatisch en wordt middels de IFS-software aangestuurd. Zodra er ergens nieuwe voorraad nodig is, zal IFS een signaal sturen naar het robot-platform om een verzoek in te dienen dat er vanaf een specifieke locatie nieuwe voorraad gehaald dient te worden en moet worden afgeleverd op locatie Y. De robotsoftware zorgt vervolgens dat de juiste robot die taak zo snel mogelijk volbrengt. De intelligentie zit in het feit dat IFS kan bijhouden wanneer welk product waar nodig is en tijdig een nieuwe robotorder indient. Om dit te realiseren zijn machine learning en AI nodig.

Een ander veelgehoord voorbeeld is het tijdig onderhouden van machines. Als bepaalde sensoren meten dat de prestaties van groot materiaal minder worden, komt dit materiaal op het punt dat het verstandig is om onderhoud te doen, voordat het materiaal stil valt door een storing. Ook hiervoor heeft IFS al de technologie ontwikkeld.

IFS gelooft in RPA als extensie van AI en machine learning

Het lastigste blijft om het juiste model te kiezen en de juiste technologie te hebben om verschillende systemen aan elkaar te knopen. Aangezien IFS actief is in veel traditionele markten waar vaak nog verouderde oplossingen worden gebruikt is het niet altijd mogelijk om direct in te haken op andere technologie. Er zijn simpelweg geen API’s voor handen. IFS ziet daarom veel kansen door het inzetten van Robotic Process Automation (RPA).

Wat RPA doet, is eigenlijk een interface bedienen als een mens. Het kan formulieren logisch invullen en op de juiste knoppen drukken, afhankelijk van de invoer van data. API’s zijn weliswaar sneller en eenvoudiger, maar als die technologie niet voor handen is, kan RPA een betaalbare uitkomst bieden. Bestaande machines en technologie vervangen kost in sommige industrieën miljoenen euro’s.

IFS mag het waar gaan maken

Wij spreken het hele jaar met enorm veel bedrijven, die als ze de kans krijgen allemaal over AI willen praten. Vaak blijft het dan enorm theoretisch, wat er binnen enkele jaren allemaal wel niet mogelijk zal zijn. Daar tegenover staan de bedrijven die AI en machine learning gewoon toepassen, zodat je er als klant direct mee aan de slag kan. Die groep bedrijven is vooralsnog in de minderheid. IFS lijkt zich in 2020 te gaan voegen bij die groep. Wij zijn enorm benieuwd of dat gaat lukken. Voor de klanten van IFS is het in elk geval een welkome toevoeging.

IFS heeft laten zien dat ze in korte tijd veel kunnen veranderen en innoveren, lees hiervoor ook ons artikel: IFS switcht van trage enterprise naar snelle innovator.