Обзор GMDH (Streamline), поставщика программного обеспечения для планирования цепочки поставок
Вернуться к Анализу рынка
GMDH (Streamline) позиционирует себя как платформа для совместного планирования, управляемая ИИ, разработанная для планирования цепочки поставок и предиктивной аналитики. Система использует методологию самоорганизующегося полиномиального моделирования, основанную на методе групповой обработки данных, разработанной в конце 1960-х годов, для автоматического создания, проверки и выбора 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 безшовную интеграцию с ERP; однако, хотя ее маркетинг подчеркивает преимущества “ИИ”, такие как значительное сокращение ручного прогнозирования и быстрый ROI, ближайший анализ показывает, что ее базовая технология более тесно соответствует автоматизированному статистическому моделированию, чем современным техникам глубокого обучения. В этом обзоре рассматривается исторический контекст, технология и подход к развертыванию GMDH, а затем сравнивается его методология с методологией Lokad - платформой оптимизации цепочки поставок, которая использует программируемый движок на основе глубокого обучения и дифференцируемого программирования для автоматизации принятия решений.123
Компания и исторический контекст
GMDH (Streamline) основана на десятилетиях истории. Ее основная методология происходит от метода групповой обработки данных - самоорганизующегося индуктивного подхода, разработанного советским ученым Алексеем Г. Ивахненко в конце 1960-х и начале 1970-х годов.4 С течением времени поставщик упаковал эту академическую наследственность в коммерческую платформу, предоставляющую интегрированные решения для планирования цепочки поставок, рекламируя собственную технологию, разработанную в течение многих лет исследований и практического применения.15 Его продукты позиционируются для обслуживания глобальных предприятий, с историческими материалами, подчеркивающими долгосрочную природу методологии и ее корни в строгих статистических подходах.1
Технология и методология
3.1 Самоорганизующееся полиномиальное моделирование
Техническим основанием GMDH (Streamline) является его итеративное самоорганизующееся полиномиальное моделирование. Процесс начинается с разделения исторических данных на обучающие и проверочные подмножества, затем автоматического создания кандидатских моделей путем формирования полиномиальных функций входных переменных. Модели впоследствии оцениваются - обычно путем минимизации среднеквадратичной ошибки - и выбираются лучшие, избегая переобучения. Этот подход, хотя и надежен во многих сценариях прогнозирования, сосредоточен на автоматизированной полиномиальной регрессии, а не на многослойных нелинейных архитектурах глубокого обучения сегодня.46
3.2 Претензии ИИ по сравнению с современными техниками
Хотя GMDH рекламирует свое решение как “основанное на ИИ” и подчеркивает значительное сокращение времени ручного прогнозирования в сочетании с высокими возвратами на инвестиции, базовые алгоритмы не включают современные техники нейронных сетей. Вместо этого они полагаются на хорошо документированную статистическую методологию, которая используется десятилетиями. В этом свете “интеллект” платформы происходит от ее способности автоматически создавать и уточнять полиномиальные модели - проверенный метод - а не через современные фреймворки машинного обучения, которые полагаются на глубокие, многослойные, нелинейные преобразования.3
Функциональность продукта и модель развертывания
4.1 Практические возможности
GMDH (Streamline) разработана для обеспечения функциональности планирования цепочки поставок от начала до конца. Ее основные функции включают: • Прогнозирование спроса и планирование запасов - автоматизированные модели направлены на оптимизацию уровней запасов и поддержание высокой доступности запасов. • Интегрированное планирование продаж и операций - платформа объединяет данные из нескольких бизнес-подразделений для поддержки комплексного планирования продаж и операций. Поставщик часто ссылается на количественные утверждения, такие как практически полная доступность запасов и быстрый ROI (например, “100% ROI за первые 3 месяца”), хотя такие цифры являются типичными маркетинговыми утверждениями, требующими независимой проверки.3
4.2 Интеграция и развертывание
Несмотря на то, что технические подробности о облачных и локальных архитектурах остаются неясными, GMDH (Streamline) разработана для безшовной интеграции с популярными системами ERP, такими как SAP, Oracle JD Edwards и Microsoft Dynamics. Это достигается с помощью двунаправленных коннекторов и API, обеспечивающих поток данных в реальном времени по цепочке поставок предприятия, поддерживая развертывание в крупных, сложных организациях.1
GMDH (Streamline) против Lokad
Хотя как GMDH (Streamline), так и Lokad предоставляют решения для планирования цепочки поставок и прогнозирования, их основные философии и технические подходы существенно отличаются. GMDH полагается на свою установленную методологию полиномиального самоорганизации - традиционный, автоматизированный статистический подход к моделированию, отточенный десятилетиями, для генерации прогнозов и рекомендаций по планированию. В отличие от этого, Lokad использует современную, облачную и программную платформу на основе глубокого обучения и дифференцируемого программирования; его язык Envision, специфичный для области, позволяет пользователям писать пользовательские сценарии оптимизации, интегрирующие вероятностное прогнозирование, управление запасами, ценообразование и планирование производства. В то время как “ИИ” утверждения GMDH коренятся в наследии индуктивного построения моделей с детерминированными полиномиальными функциями, подход Lokad сосредотачивается на непрерывной оптимизации сложных, высокоразмерных решений в цепочке поставок с использованием передовых методов машинного обучения и автоматизации принятия решений. По сути, GMDH предлагает надежный, хотя и традиционный, инструмент для совместного планирования и контроля запасов, в то время как Lokad представляет собой сдвиг парадигмы к полностью программированию, от начала до конца, предиктивной оптимизации в цепочках поставок.78
Заключение
GMDH (Streamline) представляет собой решение, построенное на почитаемой статистической методологии, предлагающее автоматизированное прогнозирование спроса и интегрированные функции S&OP, которые могут улучшить планирование цепочки поставок при наличии богатых сред с данными. Однако его характеристика как “питающегося ИИ” может быть скорее маркетинговой позицией, чем отражением современных инноваций в области глубокого обучения. В отличие от платформ, таких как Lokad, которые используют облачные архитектуры, глубокие нейронные сети и программный подход к автоматизации принятия решений, GMDH (Streamline) остается верным традиционному, самоорганизующемуся полиномиальному моделированию. Для организаций, оценивающих программное обеспечение для управления цепочкой поставок, понимание этих различий является важным: хотя GMDH предоставляет надежную и проверенную методологию с ясным историческим происхождением, компромиссом может быть менее гибкий, менее масштабируемый подход по сравнению с следующим поколением, от начала до конца, оптимизацией, предлагаемой платформами, такими как Lokad.