你愛喝的百事可樂裡藏著這些人工智慧

你愛喝的百事可樂裡藏著這些人工智慧
▲你愛喝的百事可樂裡藏著這些人工智慧。(圖/翻攝自雷鋒網)

【原文:《你愛喝的百事可樂裡藏著這些人工智慧》,智慧機器人網編輯整理】

文、圖/雷鋒網

隨著人工智慧技術的應用愈加廣泛,它已經不再是企業的競爭優勢,而成了一種必需品。作為全球領先的飲料和休閒零售巨頭,百事公司已經率先意識到了這一點。

百事公司旗下擁有百事可樂、佳得樂、純果樂、立頓、菲多利、桂格等眾多品牌。這些品牌的商品源源不斷地銷往全球200多個國家,並在去年為百事公司賺取了647億美元的收入。

大眾享受著百事公司提供的美味,卻很少有人知道,它已經將人工智慧和大資料等新技術用在了生產和經營的各個環節。

自動售貨機器人:Snackbot

太平洋大學的校園裡遊蕩著這樣一些機器人,它們有6個輪子,肚子裡填滿了百事公司的飲料和休閒食品。這些飲料和食品由百事公司旗下的自動售貨品牌Hello Goodness提供,包括菲多利的SunChips零食和星巴克冷萃咖啡等產品。

這些機器人叫Snackbot,是由百事公司和它的合作夥伴——位於海灣地區的科技公司Robby Technologies合作開發的。

早上9點到下午5點,這些機器人將隨時待命。學生們可以在校園內通過相應的手機APP訂購飲料和食品,機器人會自動將訂單送達校園內的50多個交付點之一。

Snackbot一次充電可以行駛20公里,它採用全輪驅動的方式以應對路緣石和坡道。車身配有攝像頭和車燈,即使在晚上或雨天也能正常工作。

Snackbot提供了一種全新的零售思路,它可以為那些因日程日益繁忙而希望邊走邊吃的大學生提供友好便捷的解決方案,同時也可以幫助百事公司更好地瞭解消費者的偏好。

智慧生產控制系統

人工智慧技術在生產製造環節的應用同樣十分廣泛,百事公司旗下品牌菲多利的製造廠正是受益者之一。

在薯條生產過程中,菲多利通過用鐳射照射薯條,讓演算法根據反射光分析薯條紋理,來判斷薯條加工系統是否正常運轉。

這個項目讓百事公司的高級研發工程師Shameer Mirza意識到,機器學習還能在工廠生產的更多環節發揮積極作用。於是他開發了一個機器學習模型,搭配電腦視覺系統,這個模型可以預測正在加工的土豆重量。這樣一來,公司就不必在每條生產線上(菲多利僅在美國就有35條生產線)花費30萬美元用於稱重了。由於Shameer Mirza的這套系統只包含攝像頭和機器學習模型,所以幾乎沒有額外的成本,只是需要增加一些資料獲取點罷了。

此外,菲多利還在開發一套評估土豆「削皮率」的系統。依據系統分析出的資料,菲多利可以對土豆去皮工藝進行優化。據估算,僅在美國,這套系統就能為公司每年節省100多萬美元。

百事公司今年還將為內部研發人員開設一個關於機器學習和電腦視覺的培訓課程,以提升團隊運用這些新技術的能力,進而繼續尋找優化生產效率的新方法。

智能招聘助手:Vera

百事公司的人力資源部門需要在兩個月內填補俄羅斯工廠的250個職位空缺,因此它開始啟用機器人Vera來面試銷售、司機等職位。

Vera是俄羅斯初創公司Stafory開發的一款智慧招聘機器人,它能在9個小時內面試1500名求職者,而人類完成這一工作需要9周時間。

Vera集成了亞馬遜、Google、微軟以及俄羅斯科技公司Yandex的先進語音辨識演算法,它可以自動向候選人撥打電話,篩選叉車操作員、工廠工人和銷售人員等空缺職位的候選人。

Vera可以掃描候選人的簡歷,判斷他是否具備相關崗位的資質和經驗,用「是」和「否」回答候選人的提問並提出後續問題,以及向候選人發送郵件。在和候選人溝通的過程中,它會全程錄音,然後發送給人力資源專家,供其做進一步審查。

目前,大多數候選人對招聘機器人的反響都很積極,人力資源方面的專業人士態度則比較猶豫。由此可以,招聘機器人應用的最大障礙在於「重新程式設計人類」,讓他們更加適應這項新技術。

內部技術平臺:Ada

Ada的理念是將人類洞察力與演算法相結合,實現「增強智慧」。百事公司希望通過這種方式提高其學習速度。

Ada可以從各個來源收集資料,説明百事公司更好地挖掘資料價值,用於公司經營的各個方面,包括創新、設計、研發和價格決策等。

此外,百事公司還將大資料用於新品開發、銷售和行銷。比如,利用社交預測工具,將公開可用的消費者對話與內部大資料結合,以確定推向市場的新品。這意味著百事公司已經能夠從現有資料中獲得洞察,並應用於商業實踐。未來,隨著百事公司沉澱的資料越來越多,它還可以預測消費趨勢的變化,並不斷調整行銷定位。

大資料分析平臺:Pep Worx

基於雲端的大資料分析平臺Pep Worx可以説明百事公司向零售商店提供最佳的庫存建議:建議它們採購哪些商品,將這些商品擺放在哪裡,以及使用怎樣的促銷策略。

比如百事公司打算推出桂格隔夜燕麥片時,大資料平臺可以從1.1億戶美國家庭眾篩選出2400萬戶精准受眾家庭。同時它還能分析出這些家庭傾向於去哪些場所購物,並推出針對性的促銷活動來吸引他們。

這種針對具體場景的大資料應用,推動該產品在上市後的12個月內實現了80%的銷售增長。


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