Reševanje industrijskih problemov z uporabo računske inteligence: primer avtomatskega načrtovanja delovnega časa

Dostopnost velikih količin podatkov in relativno poceni in dostopne računske moči je v zadnjih nekaj letih pripomogla k enormnemu vzponu računske inteligence. Čeprav se mnoga podjetja in organizacije že dolga leta poslužujejo uporabe različnih tehnik matematične optimizacije, ki se najpogosteje uporabljajo za namen optimizacije poslovnih procesov, proizvodnih procesov, logistike in upravljanja distribucijskih omrežij, pa so novodobna gigantska podjetja kot so Uber, Netflix in Tesla vpeljala metode in tehnike računske inteligence tudi v bolj uporabniku usmerjene funkcionalnosti ter tako še dodatno povečale njihovo prepoznavnost. V industrijskih okoljih je tako sedaj, bolj kot kadarkoli, pomembno da je organizacija in izraba razpoložljivih virov kar se da učinkovita, saj lahko tako dosežejo pomembno konkurenčno prednost. Pri vpeljavi računske inteligence za reševanje industrijskih problemov pa se podjetja pogosto soočijo s številnimi izzivi, med katerimi pogosto izstopa predvsem zahtevna prilagoditev naprednih optimizacijskih algoritmov, predstavljenih v literaturi, na domensko specifični problem. V prispevku predstavimo pristope, metode in tehnike, s katerimi lahko učinkovito naslavljamo najpogostejše industrijske probleme, obenem pa opozorimo na morebitne pasti, s katerimi se lahko soočimo pri vpeljavi ter podali smernice za njihovo naslovitev. V nadaljevanju podrobneje predstavimo primer uporabe optimizacijskih algoritmov, ki delujejo po vzorih iz narave, za reševanje problema avtomatske izdelave kompleksnih urnikov.