Обзор GMDH (Streamline), поставщика программного обеспечения для планирования цепочки поставок
Вернуться к Анализ рынка
GMDH (Streamline) позиционирует себя как платформа для коллективного планирования с использованием ИИ, предназначенная для планирования цепочки поставок и предиктивной аналитики. Система использует методологию самоорганизующегося полиномиального моделирования, основанную на методе группового управления данными, разработанном в конце 1960-х, для автоматического создания, проверки и отбора математических моделей, адаптированных к историческим данным для прогнозирования спроса и планирования запасов. Ее основные функции включают прогнозирование спроса, планирование запасов и интегрированное планирование продаж и операций (S&OP) через бесшовную интеграцию с ERP; однако, несмотря на то что маркетинг подчеркивает преимущества “ИИ”, такие как значительное сокращение времени на ручное прогнозирование и быстрый возврат инвестиций, более тщательный анализ показывает, что базовая технология больше соответствует автоматизированному статистическому моделированию, чем современным методам глубокого обучения. В этом обзоре рассматриваются исторический контекст GMDH, подход к технологии и развертыванию, а затем проводится сравнение ее методологии с методологией Lokad — платформы оптимизации цепочек поставок, использующей программируемый, основанный на глубоком обучении и дифференцируемом программировании движок для автоматизации принятия решений.123
История компании и исторический контекст
GMDH (Streamline) опирается на многолетнее наследие. Его базовая методология происходит из Группового метода управления данными — самоорганизующегося, индуктивного подхода к моделированию, разработанного советским ученым Алексеем Г. Ивахненко в конце 1960-х — начале 1970-х годов.4 Со временем поставщик превратил это академическое наследие в коммерческую платформу, предоставляющую интегрированные решения для планирования цепочек поставок, рекламируя собственную технологию, разработанную на основе многолетних исследований и практического применения.15 Его продукты нацелены на глобальные предприятия, а исторические материалы подчеркивают давность методологии и ее корни в строгих статистических подходах.1
Технология и методология
3.1 Самоорганизующееся полиномиальное моделирование
Технической основой GMDH (Streamline) является итеративное, самоорганизующееся полиномиальное моделирование. Процесс начинается с разбиения исторических данных на обучающую и контрольную выборки, затем автоматически генерируются кандидатные модели путем формирования полиномиальных функций от входных переменных. Затем модели оцениваются — обычно путем минимизации среднеквадратичной ошибки — и выбираются наиболее эффективные, при этом предотвращается переобучение. Такой подход, хотя и надежен во многих сценариях прогнозирования, основан на автоматизированной полиномиальной регрессии, а не на современных многоуровневых нелинейных архитектурах глубокого обучения.46
3.2 Претензии на ИИ против современных методов
Хотя GMDH рекламирует свое решение как работающее на базе ИИ и подчеркивает значительное сокращение времени на ручное прогнозирование в сочетании с высоким возвратом инвестиций, базовые алгоритмы не используют современные методы нейронных сетей. Вместо этого они опираются на хорошо задокументированную статистическую методологию, используемую уже десятилетиями. В этом свете «интеллект» платформы обусловлен ее способностью автоматически создавать и совершенствовать полиномиальные модели — проверенным методом — а не современными фреймворками машинного обучения, основанными на глубоких, многоуровневых, нелинейных преобразованиях.3
Функциональность продукта и модель развертывания
4.1 Практические возможности
GMDH (Streamline) разработан для обеспечения комплексного планирования цепочки поставок. Его основные функции включают: • Прогнозирование спроса и планирование запасов – автоматизированные модели направлены на оптимизацию уровня запасов и поддержание высокой доступности продукции. • Интегрированное планирование продаж и операций (S&OP) – платформа объединяет данные из различных бизнес-подразделений для поддержки комплексного планирования продаж и операций. Поставщик часто приводит количественные показатели, такие как почти идеальная доступность запасов и быстрый возврат инвестиций (например, «100% ROI в первые 3 месяца»), хотя такие цифры являются типичными маркетинговыми заявлениями, требующими независимой проверки.3
4.2 Интеграция и развертывание
Несмотря на то, что технические подробности относительно облачных и локальных архитектур скудны, GMDH (Streamline) разработан для бесшовной интеграции с популярными ERP-системами, такими как SAP, Oracle JD Edwards и Microsoft Dynamics. Это достигается с помощью двунаправленных коннекторов и API, которые обеспечивают поток данных в реальном времени по всей цепочке поставок предприятия, поддерживая развертывание в больших, сложных организациях.1
GMDH (Streamline) vs Lokad
Хотя и GMDH (Streamline), и Lokad предоставляют решения для планирования и прогнозирования цепочек поставок, их базовые философии и технические подходы существенно различаются. GMDH опирается на устоявшуюся методологию самоорганизующегося полиномиального моделирования — традиционный, автоматизированный статистический подход, отточенный за десятилетия — для создания прогнозов и плановых рекомендаций. В отличие от этого, Lokad использует современную, облачную и программируемую платформу, основанную на глубоком обучении и дифференцируемом программировании; его специализированный язык Envision позволяет пользователям писать индивидуальные оптимизационные скрипты, которые интегрируют вероятностное прогнозирование, планирование запасов, ценообразование и планирование производства. В то время как заявления GMDH о «ИИ» основаны на наследии индуктивного построения моделей с детерминированными полиномиальными функциями, подход Lokad сосредоточен на непрерывной оптимизации сложных, высокоразмерных решений в области цепочек поставок с использованием передовых методов машинного обучения и автоматизации принятия решений. По сути, GMDH предлагает надежный, хотя и традиционный инструмент для коллективного планирования и контроля запасов, в то время как Lokad представляет собой сдвиг парадигмы в сторону полностью программируемой, всесторонней предиктивной оптимизации цепочек поставок.78
Заключение
GMDH (Streamline) представляет решение, основанное на давней статистической методологии, предлагающее автоматизированное прогнозирование спроса и интегрированные функции S&OP, которые могут улучшить планирование цепочки поставок при наличии насыщенных данных. Однако его характеристика как «работающего на базе ИИ» может быть больше маркетинговым ходом, чем отражением современных инноваций глубокого обучения. В отличие от таких платформ, как Lokad, которые используют облачные архитектуры, глубокие нейронные сети и программируемый подход к автоматизации принятия решений, GMDH (Streamline) остается приверженным традиционному самоорганизующемуся полиномиальному моделированию. Для организаций, оценивающих программное обеспечение для цепочек поставок, понимание этих различий имеет решающее значение: хотя GMDH предоставляет надежную и проверенную методологию с ярко выраженным историческим наследием, компромисс может заключаться в меньшей гибкости и масштабируемости по сравнению с решениями следующего поколения, обеспечивающими всестороннюю оптимизацию, предлагаемой такими платформами, как Lokad.