19 октября 2019 года
Photo by Sabri Tuzcu on Unsplash
В настоящий момент на российском рынке существует большое количество систем автоматизации ресторанного бизнеса. Как правило, они делятся на два типа — автономные и облачные.
Разберём их отличия.
Автономная система автоматизации устанавливается локально в ресторане, и все данные хранятся там же. В этом заключается существенный минус таких систем — остутствие централизованного хранилища данных вне ресторана открывает путь к различным махинациям с данными со стороны сотрудников.
⠀
Ещё один недостаток — обслуживание такой системы. Если что-то сломалось или пошло не так, то нужно вызвать мастера, который за дополнительную плату (если иного не предусмотрено вашим договором с обслуживающей компанией) приедет и устранит неполадки. Это, естественно, занимает время, а время в бизнесе = деньги.
⠀
Так же, чтобы обновить автономную систему автоматизации, понадобится снова обратиться к мастеру. И снова заплатить деньги за вызов и оказанные услуги.
Вертикальная ферма: обзор фермы будущего | Индустрия 4.0
⠀
Облачные системы полностью вынесены за пределы ресторана, а приложения сотрудников подключаются к ним через интернет. Во многих системах этот фактор — главная слабость. Если с сетью что-то случится, то работа заведения будет парализована. Однако, это не является повсеместным недостатком.
Если вы используете Restik, отключение света или интернета не остановит работу заведения, так как планшеты и смартфоны работают от аккумулятора, а Restik работает без интернета. Вы не потеряете ни клиентов, ни прибыль. А когда связь восстановится — данные синхронизируются с сервером.
⠀
Так же, мы в Restik полностью помогаем с подключением и настройкой аккаунта, решаем все проблемы и отвечаем на вопросы, если они возникают. Причём делаем это бесплатно и оперативно. Нам не нужно приезжать в заведение, чтобы помочь с наполнением меню или исправить недостаток.
⠀
Все новые возможности Restik доступны бесплатно — просто обновите приложения на телефоне или планшете. Веб-версия панели администратора обновляется автоматически.
⠀
Вместо заключения:
Облачные системы автоматизации – новое поколение в развитии вышеназванных, поэтому у них гораздо больше возможностей, простой и понятный интерфейс. И самое главное — надежность, ни что не помешает стабильной работе вашего заведения.
простая и понятная система учёта для ресторана или кафе
Источник: restik.com
Когда придет время автономных предприятий
Предприятия продолжают активизировать свои усилия в направлении автоматизации. Автоматизация задач и процессов позволяет повысить операционную эффективность и снизить затраты, но она также несет риски. Опрошенные порталом InformationWeek эксперты рассказывают о плюсах и минусах автономных систем — автоматизированных систем, работающих без вмешательства человека.
Как устроена Умная АЗС Benza Бизнес-моноблок?
Предприятия давно автоматизируют задачи, особенно на производственных площадках. В современном мире автоматизация проникает во все уголки предприятия, что повышает их конкурентоспособность. Чтобы сохранить ее, им необходимо постоянное ускорение для переоценки ситуации и перехода на более высокий уровень гибкости, который может быть достигнут только через партнерство человека и машины. Более того, предприятия будут вынуждены перейти на более высокий уровень автоматизации, поскольку конкурентное давление продолжает расти.
Автоматизированные системы против автономных
Предприятия обычно прибегают к автоматизации задач тогда, когда им нужно производить что-то быстрее, дешевле, с лучшей повторяемостью и в большем масштабе, чем это могут сделать люди. Самые подходящие задачи для автоматизации — это утомительные и повторяющиеся ручные процессы, с которыми люди справляются с большим трудом. Автоматизируя задачи, предприятия преследуют цель уменьшить количество ошибок, которые люди допускают ввиду потери концентрации или усталости. Самая экстремальная форма автоматизации — это автономная система, работающая без вмешательства человека. Однако это не означает, что автономные системы не нуждаются в надзоре.
«Автоматизация — необходимый функциональный компонент автономной системы. Она подразумевает определенную степень искусственного интеллекта, принятие решений, которое не обязательно основано на правилах или рабочих процессах, а предполагает действия на основе новых шаблонов, которые не запрограммированы в системе, — сказал старший директор Oracle Autonomous Database по управлению продуктами Роберт Грин. — Автоматизация по-прежнему требует, чтобы решение о действии принимал человек, поэтому он и далее будет в центре внимания».
Решаем, что автоматизировать, а что сделать автономным
Организации автоматизируют все больше задач при помощи роботизации процессов (RPA), а в некоторых случаях они перенимают автономные возможности корпоративных продуктов. «Вы начинаете автоматизацию, делая постепенные, небольшие шаги, чтобы нарастить свой внутренний потенциал и понять, как заставить ее работать в гибридных окружениях, в которых участвуют люди, — сказал Крис Николсон, генеральный директор и основатель поставщика решений для глубокого обучения с подкреплением Pathmind. — Предприятия также хотят автоматизировать процессы, которые легко визуализировать. Например, распознавание текста при обработке документов, которое позволяет убедиться, что машина работает правильно».
По словам Грина, автономный надзор и принятие решений улучшают безопасность, эффективность и качество выполнения задач. «На самом деле автономное принятие решений становится критически важным именно в среде, которую формируют группы взаимодействующих оконечных устройств, — сказал он. — Люди могут работать с одной базой данных и принимать окончательные решения, но они физически не в состоянии принимать своевременные решения, работая с миллионами баз данных».
Примеры автономных систем
Автономные системы принимают мгновенные решения на основе сложной информационной сети, которая может постоянно меняться (к примеру, автономный автомобиль). Например, поставщик ИИ для блокчейн-решений Fetch.AI запустил в Мюнхене испытания инфраструктуры зонирования «умного» города, в которой автономные ИИ-агенты используются для оптимизации потребления ресурсов и уменьшения углеродного следа в городе. В сети Fetch.ai действуют автономные ИИ-турагенты, которые продают, ведут переговоры и занимаются поставками оборудования. По словам генерального директора и соучредителя Fetch.AI Хумаюна Шейха, они позволяют и отелям, и их клиентам экономить до 10%. «Автономные системы не выступают заменой автоматизированным программам, но ключевым моментом для их развития является взаимосвязь, — считает он. — Чтобы широко распространить их — необходима сеть».
Риски автономных систем
Подобно системам автоматизации, автономные системы могут выполнять задачи, которые традиционно выполнялись людьми, но делать это быстрее и в большем масштабе. Тем не менее, организации должны помнить не только о преимуществах, которые приносит автономная система, но и рисках. «Автономность увеличивает сложность систем. Повышенная сложность повышает вероятность получения непредсказуемых результатов, в том числе неудач, с которыми вы еще не сталкивались, — сказал Николсон. — В отличие от людей алгоритмы и модели предиктивного машинного обучения не всегда могут объяснить свое поведение (справедливости ради, это дано не всем людям). Недостаточное представление о том, почему возникли сбои, может усложнить их предотвращение».
Отсутствие прозрачности (возможности объяснения) также может подвергнуть компанию штрафам и судебным искам, особенно если система причинит вред людям. Прозрачность — это наиболее обсуждаемая тема, касающаяся этики поведения ИИ, другая важная проблема — кто должен нести ответственность, если анонимная система выйдет из строя? Люди, которые разработали, применяли, разрешили ее применение или это какая-то комбинация? Простой вопрос, но ответ на него непрост, потому что он может определять, что кто-то понесет или не понесет ответственность перед законом.
А что, если организации соединят между собой разные автономные системы? Их поведение нужно будет контролировать. «Имеется большая вероятность, что организации, стремящиеся интегрировать свои автономные системы, вступят в договорные отношения, но вначале нужно установить промышленные стандарты», — полагает Майкл Ричардсон, основатель и управляющий директор консалтинговой компании Tech-Azur.
Стандартов автономных систем станет больше
Автоматизация становится все более распространенным явлением на предприятиях, а вместе с ней следует ожидать роста автономных систем. «В целом, автономные возможности в настоящее время основаны на собственных сетях систем различных поставщиков. Инженер-программист интегрирует составные части, чтобы предоставить решение, но его возможности в плане масштабируемости, доступности и применения подходят гораздо меньшему числу сценариев по сравнению с автоматизацией и ИИ-автоматизацией, — сказал CTO поставщика корпоративного ПО BMC Software Рам Чакраварти. — По мере развития этой концепции и с внедрением программных платформ для автономных систем появятся согласованные отраслевые стандарты и протоколы взаимодействия, которые позволят абстрагировать оборудование, датчики, устройства и т. д. в рамках экосистемы».
Появились первые стандарты — IEEE P7008, P7009 и P7010, которые регулируют этику применения автономных систем, конструктивные особенности и показатели благополучия соответственно. В будущем появится больше стандартов автономных систем, но по-настоящему автономный бизнес появится еще не скоро.
Источник: www.itweek.ru
Сами по себе: на что способны автономные системы
В рамках «Цикла хайпа» мы продолжаем рассказывать о трендах 2022 года, которые выделил Gartner в качестве самых перспективных областей в ближайшие 5-10 лет. Сегодняшний материал посвящен “Autonomic Systems” — умным самообучающимся системам, уже сейчас применяющимся в банкинге и стремительно распространяющимся и на другие технологические сферы.
Что это такое?
Автономные системы — это как физические, так и программные обучаемые системы, осуществляющие самостоятельное управление, модификацию собственных алгоритмов и оптимизацию поведения внутри сложных ИТ-систем. Автономные системы также обеспечивают защиту от атак и могут динамически изменять алгоритмы без необходимости обновлять программное обеспечение.
Автоматизированные системы оказались особенно популярными среди профессионалов по кибербезопасности, так как именно такие системы позволяют передать решение скучных, рутинных задач компьютерам. Кроме того, автоматизированные системы реже ошибаются и могут находить проблемы, недоступные для обнаружения при ручной проверке.
Примерами простейших автоматизированных систем являются роботы-советники (roboadvisers), которые часто используются в качестве личных финансовых помощников и при автоматизированном кредитовании. Пользователи часто сталкиваются с роботизированными помощниками, когда обращаются к чат-ботам или в автоматизированную поддержку интернет-магазина. Однако стоит отметить, что уровень автоматизации роботов-советников настолько высок, что вызывает проблемы с доверием.
Но именно автономные системы, благодаря непрерывному обучению и динамической адаптации, позволяют ИТ-лидерам автоматизировать задачи и бизнес-процессы в сложных и динамичных средах:
«Автономные системы могут динамически изменять свои собственные алгоритмы без обновления внешнего программного обеспечения, что позволяет им быстро адаптироваться к новым условиям в полевых условиях, подобно тому, как это делают люди», — отмечают в Gartner .
Функционал автономных систем
Автономные системы могут самостоятельно справляться с задачами настройки, оптимизации, восстановления и защиты. Такой технологический скачок обусловлен на двух ключевых разработках — обучении с подкреплением и цифровых двойниках. Подобные решения использует, например, компания Ericson для оптимизации и ускорения реакции систем подключения мачт сотовых телефонов.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — один из методов машинного обучения, основанный на положительном и отрицательном подкреплениях, что побуждает агента научаться желательным действиям и отказываться от нежелательных. Концепция обучения с подкреплением напоминает теорию необихевиоризма Скиннера, только в отношении программ, а не людей: положительное подкрепление используется для закрепления навыка, а отрицательная стимуляция — для пресечения определенных действий.
Благодаря обучению с подкреплением искусственному интеллекту открываются новые возможности решений в области кибербезопасности, внедрение которых может повысить рентабельность сферы до 5,8 триллионов долларов.
«Одна из областей, в которой мы экспериментируем, — это автономные системы. В моделируемой корпоративной сети мы исследуем, как автономные агенты, представляющие собой интеллектуальные системы, которые независимо выполняют набор операций, используя определенные знания или параметры, взаимодействуют в среде, и изучаем, как методы обучения с подкреплением могут быть применены для повышения безопасности», — заявили в Microsoft ещё в апреле 2021 года.
Цифровые близнецы, или цифровой двойник
Цифровым близнецом, или двойником, называют полную виртуальную копию физического объекта, имитирующую его как внутренние, так и внешние характеристики. Создание подобных моделей возможно за счет прикрепления датчиков к непосредственно реальному физическому объекту, что впоследствии способствует созданию подробных наборов данных, отражающих действительность.
Как это связано с автономными системами? В отличие от обучения с подкреплением, технология цифровых двойников реже используется в кибербезопасности, однако имеет высокий потенциал для контроля физической безопасности. Они ускоряют и облегчают безопасную децентрализацию любых бизнес-компонентов, управляемую с помощью обучаемого гибкого алгоритма, в том числе управление реальными материальными объектами.
Где применяются автономные системы
- Коммуникация с клиентами с помощью самооптимизирующегося цикла.
- Финансовая сфера , в том числе алгоритмизированные управление и аналитика бюджета человека или корпорации.
- Регуляция ценовой политики компании.
- Управление имеющимися запасами.
- Управление ИТ-инфраструктурами с помощью автономных вычислений, что позволяет сбалансировать нагрузку на сервер, осуществлять распределение процессов, автоматически обновлять программное обеспечения и драйвера и многое другое.
Взгляд в будущее
Автономные системы действительно могут предложить невиданный ранее впечатляющий скачок в технологической отрасли, однако они не позволяют решить новые угрозы, связанные с кибербезопасностью. Поэтому в первую очередь внедрение автономных систем в ИТ-процессы приведет к оптимизации и повышению производительности (что тоже неплохо).
Зато в отношении управления ИТ-услугами автономные системы действительно открывают новые горизонты, стремительно сокращая роль человеческого управления в этой области. Такие системы, очевидно, будут более надежными и стабильными за счет нивелирования человеческого фактора, что позволит решать более сложные задачи и сэкономит время.
На сегодняшний день, разработка автономных систем — поле экспериментов для талантливых девелоперов. Несмотря на то, что такие системы используются уже сейчас, их потенциал значительно шире.
Источник: www.computerra.ru
