Definición de aplicaciones de inteligencia de enjambre -
La definición de inteligencia de enjambre define que los interesantes conocimientos científicos han llevado a aplicaciones interesantes en los negocios que resolvieron un problema molesto y ayudaron a mejorar el resultado final de una empresa.
Las empresas emplean muchas herramientas de encuestas, estadísticas y análisis de datos para comprender los problemas que enfrentan la producción, el marketing, el inventario o el almacenamiento. Por muy científicos que sean, a menudo no dan las soluciones necesarias.
Una nueva teoría desarrollada a partir de la observación del comportamiento animal: hormigas, abejas y mariposas ha llevado al desarrollo de aplicaciones de inteligencia de enjambre. Los científicos observaron que los insectos sociales eran en gran medida entidades autoorganizadas que coordinaban sus actividades a través de la comunicación con los miembros más cercanos de la red. Esto funciona bien para encontrar la ruta más corta a un destino, evitar a los depredadores o encontrar comida es la definición de inteligencia de enjambre.
Aquí hay ejemplos de cómo las aplicaciones de inteligencia de enjambre han ayudado a varias industrias a resolver sus problemas;
Las aplicaciones de inteligencia de enjambre n. ° 1 ayudan en el negocio de logística y transporte
El concepto de aplicaciones de inteligencia de enjambre se ha utilizado con éxito en el transporte y la logística que implican el movimiento complejo de mercancías a lo largo de diferentes rutas. South West Airlines tuvo dificultades para almacenar carga en aeropuertos con su capacidad funcionando a plena carga la mayor parte del tiempo. Sin embargo, sus vuelos tenían solo el 7% del espacio de carga ocupado. En estos ejemplos de inteligencia de enjambre, siguieron la inteligencia de las hormigas que buscan alimento dejando rastros químicos distintos, llamados feromonas. A medida que más hormigas siguen el rastro, dejan más rastros químicos a lo largo de la ruta.
South West Airlines decidió seguir la fórmula y enviar carga a vuelos a uno o dos destinos antes de aterrizar en el destino deseado. Esto les ayudó a reducir las tasas de transferencia de carga en un considerable 80% y redujo la carga de trabajo para el personal de carga en un 20%. La aerolínea pudo reducir sustancialmente el espacio de almacenamiento y los costos salariales correspondientes. Las aplicaciones de inteligencia de enjambre ayudaron a la aerolínea a obtener ganancias anuales de aproximadamente $ 10 millones. Su espacio de carga también estaba completamente reservado y conducía a una nueva vía comercial para la empresa.
En Suiza, Pina Petroli, compañía de combustible para calefacción que suministra directamente a los hogares, desplegó camiones pequeños, grandes y medianos a lo largo de varias rutas. Las restricciones de tráfico, el mal tiempo, las rutas estrechas, las llamadas de emergencia, los diferentes tamaños de camiones y mangueras, el gran tamaño de las operaciones obligaron a la empresa a buscar una solución innovadora. Siguieron el principio de las hormigas, los camiones grandes no estaban permitidos en rutas estrechas, hubo intercambio de información en tiempo real entre los vehículos para optimizar la utilización de la flota y el camión más cercano atendió una llamada a casa. También redujo el tiempo de viaje. Cada camión sirvió como una 'hormiga' dejando rastros en el camino para que otros lo entiendan y respondan.
Air Liquide, un proveedor de gases industriales y médicos, como nitrógeno, hidrógeno y oxígeno, utilizó múltiples formas para entregar los productos a sitios industriales, hospitales utilizando vagones, camiones y tuberías. Con la fluctuación de los precios de la energía y el hecho de tener que entregar gases en 6000 sitios, se convirtió en una operación compleja para la empresa. Se inspiró en la inteligencia de hormigas y, con la ayuda de una compañía de inteligencia artificial, desarrolló un modelo que optimizó las operaciones de la compañía en función del clima, los horarios de las plantas y las rutas de los camiones.
Sin embargo, no es un sistema completamente automatizado: todas las noches, la empresa ingresa datos sobre la demanda de los consumidores y los costos de fabricación para que todo el sistema se organice en cuatro horas con el algoritmo de inteligencia de enjambre que resuelve las permutaciones y combinaciones. Por lo tanto, se puede indicar a un conductor de camión que no necesariamente recoja gasolina de la planta más cercana, sino que, según el precio más bajo disponible, podría estar más lejos. Condujo a grandes ahorros para la compañía, aunque los conductores no podían entender cómo.
En el negocio de almacenamiento, el enfoque de las hormigas en la brigada de cangilones ha sido utilizado con éxito por las cadenas minoristas, centros de distribución en compañías líderes como Bantam-Doubleday-Dell Distribution, McGraw-Hill, Blockbuster Music, entre otros. Las hormigas distribuyen los alimentos de la fuente de alimentos a la siguiente a través de un principio de transmisión, cada uno pasa la comida a la siguiente persona en la cadena. Este modelo se puede implementar con éxito en los casos en que los productos deben pasar de una persona a otra: el dúo de John Bartholdi, Georgia Tech –Donald Eisenstein, Universidad de Chicago imitó este sistema para una cadena minorista que utilizaba un enfoque de zona en el que cada uno trabajaba completado una tarea en particular antes de que otra persona pueda comenzar.
En este proceso, las personas más rápidas pueden ser subutilizadas y las personas más lentas pueden hacer más trabajo. Bartholdi y Eisenstein idearon una estrategia en la que un trabajador continuaba trabajando (completando pedidos) hasta que la persona aguas abajo se hizo cargo de su trabajo. A partir de entonces, el trabajador puede ir más arriba para hacerse cargo del trabajo de la siguiente persona. En este sistema, el más lento se puso al principio y el más rápido al final. Esto condujo a ganancias de productividad del 30% en el almacén en comparación con el enfoque de zona.
El algoritmo de inteligencia de enjambre también puede ayudar a las empresas de mensajería y paquetería a enrutar la carga o los documentos de manera más eficiente mediante la optimización de los recursos.
Las aplicaciones de inteligencia de enjambre n. ° 2 ayudan en el negocio de las telecomunicaciones
El negocio de las telecomunicaciones es bastante complejo ya que algunas rutas estarán ocupadas en algún momento mientras que otras estarán inactivas. Cada llamada tiene que pasar por una serie de nodos intermedios y concentradores antes de que pueda llegar al destino. ¿Cómo optimizar el uso de las redes para evitar congestiones y retrasos?
Los ingenieros de Hewlett Packard idearon una gran cantidad de 'hormigas digitales' que pueden enviarse a través de redes no congestionadas. Esto ayudó a los agentes de los centros de telecomunicaciones a desviar el tráfico a través de esas rutas. Si una ruta no congestionada se llena de repente, las 'hormigas digitales' se ralentizarán o se evaporarán. Esto ayuda a los agentes a ignorar las rutas y buscar en otro lado. Algunas de las compañías de telecomunicaciones líderes como British Telecom, France Telecom y MCI WorldCom fueron las primeras en adoptar tales innovaciones. También ayuda a enrutar el tráfico de Internet a lo largo de las rutas menos congestionadas para que los usuarios de la red no enfrenten problemas de accesibilidad.
Las aplicaciones de inteligencia de enjambre n. ° 3 ayudan a optimizar las operaciones de fábrica
Este es uno de los mejores ejemplos de inteligencia de enjambre en el que las operaciones de fabricación se han beneficiado de la observación de cómo las abejas asignan el trabajo entre ellas. Hay abejas obreras, abejas reinas y abejas lactantes en una colmena. Cuando aumenta la carga de trabajo, incluso las abejas lactantes ayudan a las abejas obreras a completar una tarea. Esto se usó efectivamente en cabinas de pintura en una instalación de fabricación de camiones. Cada taller de pintura se especializó en una pintura en particular, a menos que se llamara urgentemente para eliminar cualquier retraso en otras cabinas. Esto permitió la optimización a través del sistema autoorganizado en lugar de un sistema centralizado para diseñar programas. Si un taller de pintura en particular tuviera problemas, otros lo compensarían.
Unilever optimizó los horarios de sus plantas utilizando un algoritmo de inteligencia de enjambre que administra las complejidades de una planta química cuando las prácticas tradicionales no podían hacerlo. Entre la maquinaria y los objetos utilizados se encontraban mezcladores químicos, tanques de almacenamiento, líneas de envasado con una variedad diferente de operaciones que requieren tiempos de cambio de un producto a otro y mantenimiento periódico.
Ciertos ingredientes tienen que ser premezclados antes de que los mezcladores puedan manipularlos. Bios Group, la compañía de Nuevo México que proporcionó soluciones para South West Airlines también proporcionó las soluciones para Unilever. Optimizó el uso de maquinaria de tal manera que si el tiempo de cambio de una maquinaria fuera inferior a una hora, no se utilizaría para tareas cortas. Al software no le preocupaba llevar las cosas de un lugar a otro en el menor tiempo posible, sino realizar un conjunto de tareas en el menor tiempo. En caso de avería de la maquinaria, los horarios se ajustan automáticamente para que la producción no se vea interrumpida en el taller.
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Las aplicaciones de inteligencia de enjambre n. ° 4 ayudan a mejorar los comentarios de los consumidores
La metodología más utilizada para comprender el gusto y las preferencias del consumidor es a través de encuestas y encuestas en línea. Hay clasificaciones para películas, hoteles, aerolíneas, libros disponibles en línea, pero no pueden obtener la inteligencia colectiva de la multitud. Los datos de la taquilla mostraron que Jurassic World recaudó $ 643.3 millones en la película más popular, pero el algoritmo de inteligencia de enjambre mostró que Mad Max era la película mejor calificada, y los críticos de cine dieron la calificación más alta.
El software de inteligencia de enjambre no usa números absolutos sino la calidad detrás de él. Recientemente, un experimento en la Humboldt-University of Berlin y RAND Corporation reveló que un grupo de 12 radiólogos que diagnosticaron anomalías esqueléticas fueron mejores para llegar al diagnóstico correcto que los médicos individuales que hicieron el diagnóstico.
En las encuestas en línea, se ha observado que los votantes sucesivos están influenciados por el comportamiento de los votados antes que ellos. En el algoritmo de inteligencia de enjambre, nadie es influenciado o dirigido por otros. El enjambre es sincrónico. Por lo tanto, refleja las decisiones simultáneas de los participantes. En una encuesta o encuesta, el promedio refleja solo una estadística que revela lo que es más popular pero no el que es más atractivo para toda la población.
# 5 aplicaciones de inteligencia de enjambre en recursos humanos y reclutamiento
En estos ejemplos de inteligencia de enjambre, las empresas han seguido la práctica de los insectos en la caza de alimentos para su aplicación en el reclutamiento de empleados. Así como las hormigas se sienten atraídas por lugares donde el "contenido de feromonas" es el más alto, las estrategias de reclutamiento masivo pueden utilizarse donde la competencia es baja y el tamaño del mercado laboral también es pequeño. Permite a las empresas obtener talento rápidamente y con agilidad. Permitirá a la compañía contratar al mejor talento incluso antes de que surjan otros competidores y aumente los niveles salariales. La fórmula de reclutamiento en tándem imita el comportamiento de las hormigas en el que regresa de una fuente de alimentos con alimentos y eleva su antena indicando a algunos otros que se vayan. Esto se puede utilizar en mercados laborales pequeños y medianos con el alto grado de competencia que les permite obtener personas de diferentes lugares a precios competitivos. El reclutamiento grupal imita a las abejas que hacen bailar antes de una nueva fuente de alimento o una colmena potencial para indicar a otros que vendrán. Cuando hay poca competencia en un mercado enorme, se encontró que el reclutamiento grupal es efectivo.
Características de las aplicaciones de Swarm Intelligence
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No hay lideres
En animales sociales, se ha observado que no hay líderes, cada individuo trabaja para el bienestar de los demás. No se requieren permisos y cada miembro trabaja de acuerdo con la información recibida del más cercano o colectivamente.
La mayoría de las veces no tienen conocimiento del panorama general. Entre las abejas, se comparten dos tipos de información: información alimentaria e información sobre amenazas. Cuando algunas abejas encuentran una buena fuente de néctar, realiza un baile de meneo para indicar a otras que está a salvo. Al buscar un nuevo lugar para instalar colmenas, las abejas realizan un baile de meneo para señalar a los demás. Del mismo modo, la información sobre amenazas que requiere comunicación urgente también es realizada eficientemente por el grupo. Todos los miembros de un bioteam son vistos como líderes.
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No se requieren pedidos ni permisos
En los equipos biológicos, no existe una orden formal emitida ni se necesita permiso para realizar una tarea, ya que la estructura se basa en el intercambio de información. El sistema es transparente y hay una comprensión clara del papel de cada uno en él. Los pedidos deben entenderse adecuadamente en su contexto y es más probable que contengan errores. Las estructuras de permisos están presentes en la mayoría de los sistemas de gestión; está bien tener eso si las habilidades de un empleado están en duda, no cuando se usa sobre la incertidumbre sobre el compromiso o los motivos de los miembros del equipo.
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Velocidad y agilidad importantes
Una razón por la cual no hay jerarquía u órdenes en los bioteams es que la velocidad y la agilidad son cruciales para la supervivencia. En la aviación, Roger denota la recepción de un mensaje, mientras que Wilco denota la recepción y la voluntad de actuar sobre el mensaje. Una organización se desempeñaría mejor si se enviaran más Rogers que Wilcox.
Aplicaciones de inteligencia de enjambre Conclusión
El software de inteligencia de enjambre se ha utilizado en todas las industrias en las últimas décadas y media con resultados sorprendentes y su uso posterior solo está limitado por nuestra imaginación. Las empresas que se saturan en una industria o en su máxima capacidad en un lugar pueden pensar en cómo las abejas encuentran lugares alternativos para establecer colmenas para expandir sus actividades. Sin embargo, la expansión o diversificación debe realizarse en territorios seguros y que presenten menos riesgos para la organización. Del mismo modo, cuando es probable que una empresa de alto rendimiento abandone una organización, la administración ofrece más incentivos en forma de opciones sobre acciones o acciones para mantenerlos. En las colmenas, las abejas reinas dan el derecho de poner huevos a las abejas obreras que probablemente se irán.
El software de inteligencia de enjambre no se acepta fácilmente en algunas organizaciones y, por lo tanto, se requiere una conciencia adecuada.
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Esta ha sido una guía para el concepto de aplicaciones de inteligencia de enjambre que se ha utilizado con éxito en el transporte y la logística que implican un movimiento complejo de mercancías a lo largo de diferentes rutas. Estos son los siguientes enlaces externos relacionados con aplicaciones de inteligencia de enjambre.
- ¿El enjambre ayuda a los equipos ágiles a crecer? (Proyecto)
- Aplicaciones de inteligencia artificial en todos los sectores
- Inteligencia Artificial vs Inteligencia Comercial - Aprenda 6 Comparación útil