Резюме
Узнайте, как Tokic, лидер на рынке автозапчастей Хорватии, преобразует свою деятельность с помощью искусственного интеллекта и стратегий, основанных на данных. В этом эксклюзивном интервью из Афин, главный технический директор Йосип Келава рассказывает, как Tokic использует экспертизу Lokad для решения сложных задач управления цепями поставок и автоматизации критических процессов. Приоритетным является использование чистых, структурированных данных и интеграция новой системы планирования ресурсов предприятия (ERP), что позволяет Tokic прокладывать путь для инноваций следующего поколения, включая прогнозирование технического обслуживания и безупречное принятие решений. С Lokad в качестве надежного партнера Tokic не только следует за тенденциями отрасли, но и устанавливает стандарт для будущего независимого рынка автозапчастей.
Полный текст
Фабиан Хёнер: Добро пожаловать на специальный выпуск Lokad TV. Сегодня со мной Йосип Келава, и, как вы видите, мы находимся в очень особенном месте. Мы находимся в Афинах. Йосип, расскажите нам немного о себе и почему мы сегодня в Афинах?
Йосип Келава: Спасибо, что пригласили меня, Фабиан. Я Йосип Келава, главный технический директор группы Tokic, и мы на самом деле являемся продавцами автозапчастей, лидерами в нашей отрасли, с розничными магазинами по всей Словении и Хорватии. Сегодня мы находимся здесь, в Афинах, на цифровой конференции ATR, которая фактически затрагивает горячую тему искусственного интеллекта. Как мы знаем, это сейчас модное слово, но оно охватывает искусственный интеллект в независимом рынке автозапчастей. Именно на этом рынке действует Tokic. Сегодня речь идет больше о устойчивости нашего рынка. Независимый рынок автозапчастей начинается, когда преимущественно автомобили и транспортные средства достигают конца срока гарантии, скажем так, и затем эти транспортные средства попадают на рынок автозапчастей. Так что это битва OE против независимого рынка автозапчастей. Я имею в виду, это называется битвой, но да, это игра сил. У них есть данные, мы хотим, чтобы данные работали, и теперь нам приходится обращаться к комиссиям ЕС, чтобы за них бороться. Это большой рынок, мы не можем его потерять, и это ключевая роль ATR.
Фабиан Хёнер: Хорошо, спасибо. Тогда давайте немного поговорим о вашем выступлении, пока мы находимся на этой конференции. Вы на самом деле выступали вчера на, ну, большая тема была искусственный интеллект. Очевидно, это важная тема, но можете рассказать нам немного о том, какова ваша позиция, а также о ваших опытах и мнении группы Tokic?
Йосип Келава: Да, вчера был день искусственного интеллекта, можно сказать, для независимого рынка послепродажного обслуживания. Со сцены были посланы сильные сообщения: искусственный интеллект здесь, чтобы остаться. Мы переоценили его в краткосрочной перспективе, но недооценили в долгосрочной. Я очень рад, что некоторые поставщики начали его использовать, потому что они были очень близки к новым вещам. Они думали, что это как телематика. Каждый потратил много денег, энергии и времени на телематику, и мы потерпели неудачу. Телематика на самом деле - это данные от автомобилей, отправляемые в облако, любому поставщику услуг, и мы можем использовать их для удаленной диагностики, прогнозирования, возможно, обслуживания, чтобы иметь данные, скажем, онлайн. Мы потратили много времени и усилий, и у нас нет результатов. Но здесь сообщение таково, что искусственный интеллект не такой. Искусственный интеллект больше похож на интернет, больше похож на мобильные телефоны. Это одна из тех разрушающих технологий, и она настолько широка, что вы можете использовать ее на многих разных уровнях.
Фабиан Хёнер: Итак, какие примеры мы видели, что мы видим?
Йосип Келава: В основном я видел, что они используют его в переводах, видеоуроках, базах знаний. Это действительно распространено у многих поставщиков. Мы видели случай с автономными силовыми водителями в группе Tokic, который потерпел неудачу. Это был первый даже за несколько лет до GPT и LLM. Затем у нас есть внутренняя команда цифровой трансформации, которая разработала RPA, роботизированный процесс автоматизации. Там нет искусственного интеллекта, это просто сценарий, но он был настолько близок к искусственному интеллекту. Затем мы добавили эту когнитивную часть в робота, поэтому RPA и искусственный интеллект очень близки друг к другу, и они очень хорошо работают вместе. Мы разработали наш внутренний искусственный интеллект, но затем мы сказали: “Хорошо, эта технология работает, у нас есть большой успех, хорошие результаты, двигаемся дальше”. Затем мы перешли к очень конкретной части нашего бизнеса, цепочке поставок, и вот так мы попали в Lokad.
Фабиан Хёнер: Да, но, может быть, прежде чем мы перейдем к этому, я просто собираюсь подытожить. Так что я видел, в основном, это то, что мы сейчас видим, это широкое применение LLM, то есть больших языковых моделей. Для чего они используются? Распознавание изображений, распознавание текста, все это. Было очень интересно увидеть примеры использования, например, автоматической идентификации деталей, анализа изображений задач по ремонту, верно?
Йосип Келава: Да, обнаружение объектов. Спасибо, что вернулись к этому. Обнаружение объектов в рамках другого решения - это действительно хороший пример использования. Когда вы видите много деталей, у которых нет никакого названия, вы не знаете, как описать форму, какое ключевое слово использовать для поиска. С помощью LLM для перевода обнаружение объектов - это основной пример использования. В конце концов, я думаю, мы видим, что это уже есть. Это нечто будущее, это уже реализовано.
Фабиан Хёнер: Да, и хорошо, тогда перейдем к тому, что мы сделали, и, вероятно, здесь мы видим разницу между, скажем так, относительно простым текстом и интерпретацией изображений и цепочкой поставок. Мы говорим о сложных проблемах, проблемах, которые мы решаем, распределении закупок, которые имеют множество слоев. Так что это не одна структурированная проблема, а множество последствий. Можете рассказать нам немного с вашей точки зрения? Мы уже два года работаем вместе, и, ну, о том проекте, что его двигало и каковы ваши чувства по этому поводу?
Josip Kelava: Да, это действительно специфическая тема, потому что она имеет много слоев, и каждый из них нужно рассматривать по отдельности. Реализация была непростой, работать с этим было непросто, но мы потратили много ресурсов на обработку всех этих аспектов: заказ, пополнение запасов, управление складом, чтобы иметь все из предзаказа, выставление счетов, общий склад. Мы сделали много работы, чтобы этот процесс был четким.
Fabian Hoehner: И когда вы говорите о ресурсах, я предполагаю, что вы имеете в виду людей, человеческие ресурсы?
Josip Kelava: Да, и время. Время - это деньги. Это был внутренний проект. У нас уже был некоторый опыт, затем мы использовали аналитику, перешли к учету запасов, у нас было некоторое программное обеспечение, которое помогло нам выжить до внедрения Lokad. Вы знаете эту историю, но было действительно сложно охватить все это простым способом из-за сложности тех слоев, о которых я упомянул ранее. Я могу рассказать о результатах, о контрольных точках, но я очень рад, что мы сузили это до одного решения, одного проверенного решения, которое работает, и головной боли уже не так много, как раньше. Так что спасибо за это.
Fabian Hoehner: Это красивое краткое изложение того, как избавиться от головной боли и применения. Мы много обсуждали, что такое искусственный интеллект, и с нашей точки зрения, не вдаваясь в подробности, большинство людей относятся к нему как к LLM, к большим языковым моделям, которые появляются. Но то, о чем мы говорим, это, очевидно, высокоразмерная статистика, и мы использовали множество подходов. Вопрос действительно в том, какова цель? Мы видим, что когда мы говорим об этой идее искусственного интеллекта, речь идет о автоматизации процессов, облегчении жизни людей, ускорении работы, избавлении от Excel в цепи поставок.
Josip Kelava: Именно так.
Fabian Hoehner: И, возможно, один аспект, который следует подчеркнуть, это аспект данных. Давайте кратко поговорим о том, какие вопросы с данными были у вас в последние годы и каково будущее в этой области.
Josip Kelava: Таким образом, данные являются ключевыми в наше время. Все говорят, что данные - это новое золото, и я действительно так считаю. Чтобы начать работу с RPA, нам нужна чистота данных, поэтому мы должны их структурировать. Люди не понимали, что мы тратим так много времени на структурирование данных, чтобы мы могли работать с ними. Благодарю Бога, у нас есть команда бизнес-аналитики, они понимают, они работают с нами. Мы тратим много времени на очистку данных, потому что каждый знает о результатах ввода-вывода. Когда мы говорим о мусоре на входе, мусоре на выходе, когда мы говорим о данных, очень хорошо, что руководители поняли, что нам нужно больше времени на данные. Мы создали команду управления мастер-данными, потому что это конкурентное преимущество. Если у вас хорошо структурированные данные, и ваши системы обмениваются четкими и хорошо структурированными данными, вы более конкурентоспособны на рынке по сравнению с другими игроками, которые этого не делают. Так что это на самом деле изменение мышления в отношении структуры данных. Это продолжается с проектом, в котором мы находимся в середине, и мы внедряем новое хранилище данных в группе Токич параллельно с ERP. Так что у нас будет, через год или два, давайте скажем, если мы приблизимся, у нас будет новая ERP, новое хранилище данных, и оно должно работать отлично, когда команда управления мастер-данными обеспечит структуру и чистые данные.
Fabian Hoehner: И я помню, что частью нашего проекта по инвентаризации был также долгий период, который я всегда называю интерпретацией данных, потому что данные - это просто данные. Это не то, что они представляют, но то, каково правильное их толкование. Мы поговорим об этом с Эллиотом, который руководил внедрением, я знаю.
Josip Kelava: Да.
Fabian Hoehner: Может быть, чтобы закончить немного, каково будущее? Какие большие проекты ожидаются к 2025, 2030 году? Где вы видите себя и Tokic с вашей точки зрения в качестве CTO?
Josip Kelava: Определенно, сейчас мы сосредотачиваемся на себе, нашей команде и всей компании на новой ERP-системе, которую мы находимся в процессе внедрения. Это большая, это основная система, и нам нужно согласовать процессы с другой компанией. Мы привезли Bartog из Словении. Это не только Tokic. У нас есть словенская компания, которую мы приобрели четыре года назад, Bartog Tire Specialists, и определенно мы передаем им наши знания и ноу-хау по автозапчастям и получаем их знания и ноу-хау по шинам. Так что это совместимо. У них есть другая система, у них есть другие процессы, и нам нужно согласовать все это, чтобы перейти на одну ERP-систему.
Fabian Hoehner: Да, и не только ERP, но и инвентаризация.
Josip Kelava: Именно. Есть система управления складом, есть много периферийных программ и сервисов, таких как ваш, которые работают с нашей ERP-системой, с нашими процессами в Tokic и сейчас в Bartog. Так что если вы можете представить, сколько их там, это битва, которую мы сейчас ведем за новую ERP-систему, за согласование процессов между двумя странами, между всеми этими 130 магазинами по всей стране. Как я уже упоминал, хранилище данных уже находится на поле, но вы спросили меня о будущем, и определенно это та часть, куда я хочу пойти. Вот почему мы делаем все эти вещи, чтобы мы могли играть с данными, с хорошо структурированными данными, с хранилищем данных и хорошей ERP-системой. Мы хотели бы действительно оставить там искусственный интеллект, когда у вас все это упорядочено. У вас есть чистые данные, у вас есть все возможные системы. Мы можем играть с предиктивным обслуживанием, мы можем улучшить цепочку поставок, мы можем делать лучшие отчеты, мы можем принимать решения намного проще. Здесь есть целая наука за данными. Мы хотим пойти туда. Мы знаем, что это есть, мы не знаем деталей, но мы довольно уверены, что нам нужно иметь инфраструктуру для глубокого погружения.
Fabian Hoehner: Что ж, я имею в виду, мы рады сопровождать вас в этом путешествии. С моей стороны, Йосип, спасибо за ваше доверие, спасибо за ваше время сегодня.
Josip Kelava: Спасибо, что пригласили меня. Это было приятно. Как CTO, я хотел бы поблагодарить вас за ваше усилие и вклад за все годы, которые мы работали вместе. И также здесь, в Афинах, вы произвели впечатление на меня и других ребят. Спасибо за это.
