Definition von Swarm Intelligence-Anwendungen -

Die Definition von Schwarmintelligenz definiert, dass die interessanten wissenschaftlichen Erkenntnisse zu interessanten Geschäftsanwendungen geführt haben, die ein ärgerliches Problem gelöst und zur Verbesserung des Geschäftsergebnisses eines Unternehmens beigetragen haben.

Unternehmen verwenden eine Vielzahl von Umfragen, statistischen und Datenanalysetools, um die Probleme zu verstehen, mit denen die Produktion, das Marketing, das Inventar oder die Lagerhaltung konfrontiert sind. So wissenschaftlich sie auch sein mögen, sie geben oft nicht die erforderlichen Lösungen.

Eine neue Theorie, die sich aus der Beobachtung des Verhaltens von Tieren entwickelt hat - Pflanzen, Bienen und Schmetterlingen - hat zur Entwicklung von Anwendungen für die Schwarmintelligenz geführt. Wissenschaftler stellten fest, dass soziale Insekten weitgehend selbstorganisierte Einheiten waren, die ihre Aktivitäten durch Kommunikation mit den nächstgelegenen Mitgliedern des Netzwerks koordinierten. Dies funktioniert gut, wenn es darum geht, den kürzesten Weg zu einem Ziel zu finden, Raubtieren auszuweichen oder Nahrung zu finden, lautet die Definition der Schwarmintelligenz.

Hier sind Beispiele dafür, wie Schwarmintelligenzanwendungen verschiedenen Branchen geholfen haben, ihre Probleme zu lösen.

Swarm-Intelligence-Anwendungen Nr. 1 helfen im Logistik- und Transportgeschäft

Das Konzept der Schwarmintelligenzanwendungen wurde erfolgreich in Transport und Logistik eingesetzt, bei denen komplexe Warenbewegungen entlang verschiedener Routen durchgeführt werden. Die South West Airlines hatten Schwierigkeiten, Fracht auf Flughäfen zu lagern, deren Kapazität die meiste Zeit bei Volllast lief. Auf ihren Flügen waren jedoch nur 7% des Laderaums belegt. In diesen Beispielen für Schwarmintelligenz folgten sie der Intelligenz der Ameisen, die nach Nahrung suchten, indem sie unterschiedliche chemische Spuren hinterließen - sogenannte Pheromone. Je mehr Ameisen dem Pfad folgen, desto mehr chemische Spuren hinterlassen sie entlang der Route.

South West Airlines entschloss sich, der Formel zu folgen und Fracht zu Flügen an ein oder zwei andere Ziele zu senden, bevor sie am Zielort landeten. Dies half ihnen, die Umschlagshäufigkeit um stolze 80% und die Arbeitsbelastung für das Frachtpersonal um 20% zu senken. Die Fluggesellschaft konnte den Lagerraum und die damit verbundenen Lohnkosten deutlich reduzieren. Die Swarm-Intelligence-Anwendungen verhalfen der Fluggesellschaft zu jährlichen Gewinnen von rund 10 Mio. USD. Deren Laderaum war ebenfalls ausgebucht und führte zu einer neuen Geschäftsstraße für das Unternehmen.

In der Schweiz wurden bei Pina Petroli, einem Heizölunternehmen, das direkt an Privathaushalte liefert, kleine, große und mittelgroße Lastwagen auf verschiedenen Strecken eingesetzt. Verkehrsbehinderungen, schlechtes Wetter, enge Wege, Notrufe, unterschiedliche Größen von Lastkraftwagen und Schläuchen, die schiere Größe des Betriebs machten es erforderlich, dass das Unternehmen nach einer innovativen Lösung suchte. Sie folgten dem Ameisenprinzip, große Lastwagen waren auf engen Strecken nicht erlaubt, es gab einen Informationsaustausch in Echtzeit zwischen Fahrzeugen, so dass die Flottenauslastung optimiert wurde und der nächste Lastwagen an einem Hausbesuch teilnahm. Es hat auch die Reisezeit verkürzt. Jeder Lastwagen diente als Ameise, die Spuren hinterließ, damit andere ihn verstehen und darauf reagieren konnten.

Air Liquide, ein Anbieter von industriellen, medizinischen Gasen wie Stickstoff, Wasserstoff und Sauerstoff, lieferte die Produkte auf verschiedenen Wegen an Industriestandorte, Krankenhäuser mit Triebwagen, Lastwagen und Pipelines. Die schwankenden Strompreise und die Nichtabgabe von Gasen an 6000 Standorten wurden für das Unternehmen zu einer komplexen Aufgabe. Es wurde von der Ameisen-Intelligenz inspiriert und mithilfe eines Unternehmens für künstliche Intelligenz ein Modell entwickelt, das den Betrieb des Unternehmens auf der Grundlage von Wetter, Betriebsplänen und LKW-Routen optimiert.

Es handelt sich jedoch nicht um ein vollständig automatisiertes System. Das Unternehmen gibt jede Nacht Daten zu Verbrauchernachfrage und Herstellungskosten ein, sodass das gesamte System in vier Stunden mit dem Schwarmintelligenzalgorithmus organisiert wird, der die Permutationen und Kombinationen erarbeitet. Ein LKW-Fahrer muss also nicht unbedingt angewiesen werden, Gas aus dem nächstgelegenen Werk zu holen, sondern kann je nach dem niedrigsten verfügbaren Preis auch weiter entfernt sein. Dies führte zu enormen Einsparungen für das Unternehmen, obwohl die Fahrer nicht verstehen konnten, wie.

Im Lagergeschäft wurde der Bucket-Brigade-Ansatz von Ameisen von Einzelhandelsketten, Vertriebszentren führender Unternehmen wie Bantam-Doubleday-Dell Distribution, McGraw-Hill und Blockbuster Music erfolgreich eingesetzt. Ameisen verteilen Nahrung von der Nahrungsquelle zur nächsten durch ein Relaisprinzip, wobei jedes Futter an die nächste Person in der Kette weitergegeben wird. Dieses Modell kann erfolgreich in Fällen eingesetzt werden, in denen Waren von einer Person an eine andere weitergegeben werden müssen - das Duo von John Bartholdi, Georgia Tech - Donald Eisenstein, Chicago University ahmte dieses System für eine Einzelhandelskette nach, die einen Zonenansatz verwendete, bei dem jede funktionierte eine bestimmte Aufgabe abgeschlossen, bevor eine andere Person beginnen kann.

In diesem Prozess werden die schnellsten Mitarbeiter möglicherweise nicht ausreichend ausgelastet, und die Mitarbeiter werden langsamer dazu gebracht, mehr zu arbeiten. Bartholdi und Eisenstein entwickelten eine Strategie, bei der ein Arbeiter weiter arbeitete (Aufträge ausführte), bis die Person, die stromabwärts war, seine Arbeit übernahm. Danach kann der Arbeiter flussaufwärts gehen, um die Arbeit der nächsten Person zu übernehmen. In diesem System wurde die langsamste am Anfang und die schnellste am Ende angegeben. Dies führte zu einer Produktivitätssteigerung von 30% im Lager im Vergleich zum Zonenansatz.

Der Swarm Intelligence-Algorithmus kann Kurier- und Paketunternehmen auch dabei helfen, die Fracht oder Dokumente effizienter zu leiten, indem Ressourcen optimiert werden.

# 2 Swarm Intelligence-Anwendungen helfen im Telekommunikationsgeschäft

Das Telekommunikationsgeschäft ist recht komplex, da einige Strecken zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgelastet sein werden, während andere im Leerlauf liegen werden. Jeder Anruf muss eine Reihe von Zwischenknoten und Hubs durchlaufen, bevor er das Ziel erreichen kann. Wie kann die Nutzung der Netze so optimiert werden, dass Staus und Verzögerungen vermieden werden?

Die Ingenieure von Hewlett Packard entwickelten eine Vielzahl von "digitalen Ameisen", die über nicht überlastete Netze versendet werden können. Dies half den Agenten des Telekommunikationszentrums, den Verkehr über diese Strecken umzuleiten. Wenn eine nicht überfüllte Route plötzlich überfüllt ist, werden die "digitalen Ameisen" langsamer oder verdunsten. Dies hilft den Agenten, die Routen zu ignorieren und sich anderswo umzusehen. Einige der führenden Telekommunikationsunternehmen wie British Telecom, France Telecom und MCI WorldCom nutzten solche Innovationen frühzeitig. Es hilft auch bei der Weiterleitung des Internetverkehrs entlang der am wenigsten überlasteten Routen, sodass Netznutzer nicht mit Zugänglichkeitsproblemen konfrontiert werden.

# 3 Swarm Intelligence-Anwendungen helfen bei der Optimierung des Fabrikbetriebs

Dies ist eines der besten Beispiele für Schwarmintelligenz, bei denen Fertigungsbetriebe von der Beobachtung profitiert haben, wie Bienen die Arbeit auf sich selbst verteilen. In einem Bienenstock leben Arbeiter-, Bienenköniginnen und Stillbienen. Wenn die Arbeitsbelastung zunimmt, helfen sogar die stillenden Bienen den arbeitenden Bienen, eine Aufgabe zu erfüllen. Dies wurde effektiv in Lackierkabinen in einer LKW-Produktionsstätte eingesetzt. Jede Lackiererei spezialisierte sich auf einen bestimmten Lack, es sei denn, es wurde dringend gebeten, Rückstände an anderen Ständen zu beseitigen. Dies ermöglichte eine Optimierung durch das selbstorganisierte System anstelle eines zentralisierten Systems zur Erstellung von Zeitplänen. Wenn eine bestimmte Lackiererei in Schwierigkeiten geriet, würden andere dies kompensieren.

Unilever optimierte seine Anlagenpläne mithilfe eines Schwarmintelligenzalgorithmus, der die Komplexität einer Chemieanlage verwaltet, wenn dies in der traditionellen Praxis nicht möglich war. Zu den verwendeten Maschinen und Gegenständen gehörten Chemikalienmischer, Lagertanks, Verpackungslinien mit unterschiedlichen Betriebsabläufen, die Umrüstzeiten von einem Produkt zum anderen und regelmäßige Wartungen erforderten.

Bestimmte Zutaten müssen vorgemischt werden, bevor sie von den Mischern verarbeitet werden können. Die Bios Group, das New Mexico-Unternehmen, das Lösungen für die South West Airlines lieferte, lieferte auch die Lösungen für Unilever. Es hat den Einsatz von Maschinen so optimiert, dass bei einer Umrüstzeit von weniger als einer Stunde keine kurzen Aufgaben erledigt wurden. Die Software war nicht darum bemüht, Dinge zum kürzesten Zeitpunkt von einem Ort zum anderen zu bringen, sondern eine Reihe von Aufgaben zum kürzesten Zeitpunkt auszuführen. Im Falle eines Maschinenausfalls werden die Pläne automatisch angepasst, damit die Produktion in der Werkstatt nicht unterbrochen wird.

Empfohlene Kurse

  • Schließe das Performance Management Training ab
  • Online-Schulung zu Elementen der Luftfahrt
  • Programm für digitales Marketing

# 4 Swarm Intelligence-Anwendungen helfen dabei, das Feedback der Verbraucher zu verbessern

Die am häufigsten verwendete Methode, um den Geschmack und die Vorlieben der Verbraucher zu verstehen, sind Umfragen und Online-Umfragen. Es gibt Bewertungen für Filme, Hotels, Fluggesellschaften und Bücher, die online verfügbar sind, aber sie können die kollektive Intelligenz der Menge nicht erhalten. Die Daten an den Kinokassen zeigten, dass Jurassic World mit 643, 3 Millionen US-Dollar den populärsten Film drehte, aber der Algorithmus von Swarm Intelligence zeigte, dass Mad Max der am höchsten bewertete Film war - wobei Filmkritiker die höhere Bewertung gaben.

Die Swarm Intelligence-Software verwendet keine absoluten Zahlen, sondern die Qualität dahinter. Kürzlich ergab ein Experiment an der Humboldt-Universität zu Berlin und der RAND Corporation, dass eine Gruppe von 12 Radiologen, die Skelettanomalien diagnostizierten, besser zu einer korrekten Diagnose gelangte als einzelne Ärzte, die die Diagnose stellten.

Bei Online-Umfragen wurde beobachtet, dass nachfolgende Wähler vom Verhalten derjenigen beeinflusst werden, die vor ihnen abgestimmt haben. Im Algorithmus der Schwarmintelligenz wird niemand von anderen beeinflusst oder geführt. Das Schwärmen ist synchron. Daher spiegelt es die gleichzeitigen Entscheidungen der Teilnehmer wider. In einer Umfrage oder Umfrage spiegelt der Durchschnitt nur eine Statistik wider, die zeigt, was populärer ist, aber nicht diejenige, die die gesamte Bevölkerung anspricht.

# 5 Swarm Intelligence-Anwendungen in der Personal- und Personalbeschaffung

In diesen Beispielen für Schwarmintelligenz haben Unternehmen die Praxis von Insekten bei der Jagd nach Nahrungsmitteln befolgt, die bei der Rekrutierung von Mitarbeitern angewendet werden sollen. So wie Ameisen zu Orten hingezogen werden, an denen der „Pheromongehalt“ am höchsten ist, können bei geringem Wettbewerb und geringer Arbeitsmarktgröße Massenrekrutierungsstrategien angewendet werden. Es ermöglicht Unternehmen, schnell und flexibel Talente zu gewinnen. Es wird dem Unternehmen ermöglichen, die besten Talente einzustellen, noch bevor andere Wettbewerber auftauchen und das Lohnniveau erhöhen. Die Tandem-Rekrutierungsformel ahmt das Verhalten der Ameisen nach, bei dem sie von einer Nahrungsquelle mit Nahrung zurückkehren und ihre Antenne anheben, um ein paar anderen zu signalisieren, dass sie gehen sollen. Dies kann auf kleinen und mittleren Arbeitsmärkten mit hohem Wettbewerbsdruck genutzt werden, um Menschen von verschiedenen Orten zu wettbewerbsfähigen Preisen zu bringen. Gruppenrekrutierung ahmt die Bienen nach, die vor einer neuen Nahrungsquelle oder einem potenziellen Bienenstock tanzen, um anderen zu signalisieren, dass sie kommen sollen. In einem riesigen Markt mit geringem Wettbewerb hat sich die Rekrutierung von Gruppen als effektiv erwiesen.

Eigenschaften von Swarm Intelligence-Anwendungen

  1. Es gibt keine Führer

Bei sozialen Tieren wurde beobachtet, dass es keine Führer gibt, jeder einzelne arbeitet für das Wohl des anderen. Es sind keine Berechtigungen erforderlich und jedes Mitglied arbeitet gemäß den Informationen, die vom nächsten oder kollektiv erhalten wurden.

Meistens kennen sie das Gesamtbild nicht. Bei den Bienen gibt es zwei Arten von Informationen: Informationen über gemeinsame Nahrung und Informationen über Bedrohungen. Wenn einige Bienen eine gute Nektarquelle finden, führt sie einen Wackeltanz durch, um anderen zu signalisieren, dass sie in Sicherheit sind. Auf der Suche nach einem neuen Ort, an dem sich Bienenstöcke aufbauen lassen, führen die Bienen einen Wackeltanz durch, um anderen zu signalisieren. Ebenso werden Bedrohungsinformationen, die eine dringende Kommunikation erfordern, von der Gruppe effizient verarbeitet. Alle Mitglieder eines Bioteams gelten als Anführer.

  1. Keine Bestellungen oder Berechtigungen erforderlich

In Bioteams gibt es keine formelle Anordnung und es muss keine Erlaubnis erteilt werden, um eine Aufgabe zu erledigen, da die Struktur auf dem Austausch von Informationen basiert. Das System ist transparent und es gibt ein klares Verständnis für die Rolle jedes Einzelnen darin. Bestellungen müssen in ihrem Kontext richtig verstanden werden und eher Fehler enthalten. Berechtigungsstrukturen sind in den meisten Managementsystemen vorhanden - es ist in Ordnung, dass, wenn die Fähigkeiten eines Mitarbeiters zweifelhaft sind, dies nicht der Fall ist, wenn es um Unsicherheit hinsichtlich des Engagements oder der Motive von Teammitgliedern geht.

  1. Geschwindigkeit und Agilität sind wichtig

Ein Grund, warum es in Bioteams keine Hierarchie oder Ordnung gibt, ist, dass Geschwindigkeit und Beweglichkeit überlebenswichtig sind. In der Luftfahrt bezeichnet Roger den Empfang einer Nachricht, während Wilco den Empfang und die Bereitschaft angibt, auf die Nachricht zu reagieren. Eine Organisation würde eine bessere Leistung erbringen, wenn mehr Rogers als Wilcox gesendet werden müssten.

Swarm Intelligence-Anwendungen Fazit

Swarm Intelligence-Software wurde in den letzten eineinhalb Jahrzehnten branchenübergreifend mit erstaunlichen Ergebnissen eingesetzt, und ihre weitere Verwendung ist nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt. Unternehmen, die in einer Branche gesättigt oder an einem Ort voll ausgelastet sind, können sich überlegen, wie Bienen alternative Standorte für die Einrichtung von Bienenstöcken finden, um ihre Aktivitäten zu erweitern. Die Ausweitung oder Diversifizierung sollte jedoch in Gebiete erfolgen, die sicher sind und ein geringeres Risiko für die Organisation darstellen. In ähnlicher Weise bietet das Management mehr Anreize in Form von Aktienoptionen oder Aktien, wenn ein Top-Performer wahrscheinlich ein Unternehmen verlässt, um diese zu behalten. In Bienenstöcken geben Bienenköniginnen das Recht, Eier an Arbeiterbienen zu legen, die wahrscheinlich gehen werden.

Schwarm-Intelligenz-Software wird in manchen Organisationen nicht leicht akzeptiert, und daher ist eine angemessene Sensibilisierung erforderlich.

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Kategorie:

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