Гай Яхив, президент SmartSense от Digi – собеседование в серии

Собеседование с Гаем Яхивом, президентом SmartSense от Digi – в рамках серии

Гай Йехиав является президентом SmartSense, платформы, созданной для использования мощи Интернета вещей (IoT) с целью помощи клиентам защищать наиболее важные активы для успеха их бизнеса. Гай является признанным экспертом в области розницы, потребительских товаров, поставочной цепи и сложного производства с превосходными результатами в сфере слияний и поглощений, предложениям B2B-программного обеспечения для предприятий, метрикам SaaS и решениям в области искусственного интеллекта и Интернета вещей. Гай недавно занимал должность генерального менеджера и вице-президента в Zebra Analytics. Он поддерживал стратегию общего использования искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики, осуществляя слияния и поглощения и разработку B2B-решений для предприятий.

Что вас сначала привлекло к компьютерной науке?

Мой первый диплом был в области управления промышленностью с дополнительной специализацией в области компьютерных наук. Я изучал оптимизацию производства текстильных изделий и распределительных процессов. В то же время я работал с Scitex & Xerox в системах печати по требованию. Я видел пробелы, которые нужно было закрыть в производстве текстиля в рамках управления промышленностью. Идея заключалась в том, что с помощью автоматизации и компьютерной мощи можно снизить затраты и увеличить прибыльность текстильных изделий. Именно это побудило меня начать заниматься компьютерными науками. Следующим этапом стала основание моей первой компании Demantra, а дальше уже история.

Целью Demantra было обеспечение доступности товара на полке. Технология анализировала спрос на уровне полки и точки продажи (точки реализации) и работала в обратном направлении, чтобы определить вариации спроса, стандартные отклонения, поведение и влияния, обеспечивая планирование продаж и операций на основе точности прогнозирования, колебаний спроса и выполнения, с учетом ограничений и возможностей в сфере снабжения.

• Шаблоны чата конец для тихих убийц эффективности
• Точная настройка стабильных моделей диффузии с помощью DDPO через TRL
• Руководство для неинженеров Обучите чат-бота LLaMA 2.

Как вы впервые попали в индустрию Интернета вещей?

Мое первое знакомство с IoT произошло после того, как моя компания Profitect была приобретена Zebra Technologies. Я столкнулся с множеством проблем, связанных с датчиками IoT, о которых раньше не знал. Радиочастотная связь, подключение, электромагнитные помехи в разных помещениях. Существует множество сложностей. Мне нравится решать сложности. С другой стороны, проанализировав рынок IoT, я заметил, что он очень фрагментирован и изолирован. Во фрагментированном рынке, если вы найдете правильную компанию/технологию и поставите на нее, выиграв, вы выиграете крупно. Именно это я и сделал. Я поставил на SmartSense и Digi International.

Перед вступлением в компанию SmartSense вы были генеральным директором и председателем правления Profitect до его приобретения Zebra Technologies в 2019 году. Что такое Profitect, и какие уроки вы извлекли из этого опыта?

Profitect была прескриптивной аналитической системой, которая помогала розничным и производственным организациям в сфере потребительских товаров повышать эффективность бизнес-процессов, оптимизировать управление запасами, снижать потери и отходы, выявлять мошенничество, увеличивать экономию в поставочной цепи и уменьшать сложность отчетности. Наша технология анализировала корневые причины инцидентов и узких мест для решения проблем до того, как они приведут к ущербу, потере или отходам. Я полюбил это время.

Мой первый ключевой урок заключается в том, что все дело в людях. Речь идет о ваших сотрудниках, ваших клиентах и ваших акционерах. Если вы масштабируете эти три составляющих, создавая треугольник, и показываете, что вы лично заботитесь о них, ваша компания будет успешной. Я также узнал, что лучший способ сократить продажный цикл – это создать потрясающий опыт для клиента и позволить словам о вашем успехе говорить сами за себя. Пусть успех говорит за вас, и продажи последуют.

В-третьих, я понял, что вам действительно нужно анализировать и узнавать о своих инвесторах до того, как они присоединятся к вам. При выборе инвестора нужно помнить, что вы будете работать наравне с ними в течение долгого времени. Здесь дело не только в деньгах. Я знаю, что многие предприниматели берут деньги на любых условиях. Но не берите деньги от всех подряд. Обязательно проанализируйте их деловые цели и мотивы. Вы на одной волне? Им важны люди? Каково среднее время от вложения денег до получения прибыли у инвесторов? Они действительно хотят реализовать этот треугольник: сотрудники, клиенты и акционеры? Если нет, у вас возникнут проблемы. Синергия не будет равна 1 + 1 = 3. Она будет равна 1 + 1 = 0.

Какие данные собираются и отслеживаются датчиками SmartSense?

Решения SmartSense’s IoT Sensing-as a-Service предоставляют мониторинг состояния в сочетании с трассировкой продукции в режиме реального времени на протяжении всей поставочной цепи для поддержки безопасности продуктов питания и вакцин, предотвращения потерь, а также оптимизации рабочих процессов и защиты активов в пределах объектов.

Через комплексное мониторинга и управление критическими активами для аптек, лабораторий, клиник и кровяных банков, SmartSense обеспечивает соблюдение температурного/влажностного режима с помощью калиброванного по стандартам Института национальных измерений и технологий температурного мониторинга и предоставляет централизованные отчеты и журналы аудита для доказательства соответствия температурному режиму. Эти решения позволяют крупнейшим аптекам и медицинским учреждениям страны легко следовать требованиям по холодильным установкам аптек и повысить эффективность. Они также выявляют причины отклонений и стандартизируют рабочие процессы для быстрого устранения проблем, что позволяет сэкономить запасы.

Для розничных продуктовых и общественного питания SmartSense предлагает постоянный мониторинг газов, температуры и уровня влажности с помощью интернета вещей (IoT), предотвращающий кросс-контаминацию и размножение патогенных микроорганизмов, таких как листерия. SmartSense защищает продукты с помощью круглосуточного мониторинга и управления критическими активами в режиме реального времени и преобразует данные мониторинга состояния в инструкции по действию. Перспективные компании нуждаются в реальных и значимых аналитических данных, которые помогают сохранить качество продуктов и улучшить опыт клиентов.

Каковы основные сферы использования этих датчиков в пищевой и медицинской отрасли?

SmartSense управляет десятками тысяч объектов для ведущих брендов в области здравоохранения, розничной торговли, общественного питания, образования, транспорта и логистики. Пищевая промышленность инвестирует в IoT-технологии для мониторинга критических активов и предотвращения потерь с целью улучшения принятия решений, предотвращения отходов продуктов питания и обеспечения безопасности клиентов. Кроме обнаружения, IoT-технологии мониторинга и контроля сообщают сотрудникам о необходимых корректирующих мерах и обратной связи для последующего контроля, чтобы обеспечить поддержание оптимальных условий хранения продуктов.

Для здравоохранения важно иметь возможность в режиме реального времени контролировать уровень влажности и температуры в течение всей цепочки поставок. Автоматизация процесса мониторинга температуры – самый эффективный способ обеспечить здоровье и безопасность всех получателей вакцин. Между медицинскими лабораториями и последним этапом доставки есть несколько точек перехода. Продукты должны оставаться в оптимальных диапазонах температуры во время каждого обмена. IoT-решения для мониторинга температуры играют ключевую роль в предотвращении потенциальных отклонений, которые могут привести к нехватке поставок или неэффективной вакцинации.

Какие алгоритмы машинного обучения используются в SmartSense?

Очевидно, мы применяем множество технических компонентов машинного обучения, но я считаю, что основными алгоритмами машинного обучения являются преимущества нашей открытой платформы для клиента. Наше решение устраняет ложные срабатывания. Один из самых неприятных моментов, когда прескриптивное приложение генерирует ложные аварийные сигналы. Каждая система прескриптивного анализа имеет ложные проблемы, что приводит к утомлению от предупреждений и плохому опыту клиентов. Наш первый алгоритм машинного обучения заключался в устранении этих проблем путем информирования клиентов о вероятности точности аварийной ситуации. Если она составляет менее 50%, мы даже не сообщаем об этом клиенту.

Другой пример нашего алгоритма машинного обучения – оценка и определение отклонений в температуре и газах. В науке о данных отклонение температуры отражается через производные. Если наша производная показывает, что изменение температуры вызвано оставленной открытой задней дверью холодильника, мы немедленно выявляем это отклонение и сообщаем клиенту о конкретной проблеме и предлагаем конкретные действия. Это намного более простой и точный цикл обратной связи. Другие решения предлагают несколько потенциальных причин, что принуждает пользователей полагаться на эмпирическое догадывание, что гораздо менее эффективно.

Что такое open platform SmartSense IoT Sensing-as-a-Service?

Open platform SmartSense IoT Sensing-as-a-Service – это революционное решение, разработанное для работы в новых экосистемах приложений, используемых современными облачными предприятиями. Оно обеспечивает взаимодействие удаленных IoT-сенсоров и инструментов мониторинга с прескриптивной аналитикой, основанной на искусственном интеллекте, в рамках комплексного подхода, который позволяет организациям в области здравоохранения, фармацевтики и розничной торговли собирать, анализировать и действовать на основе данных об эффективности запасов.

IoT-сенсоры размещаются на активах по всему предприятию и осуществляют мониторинг состояния в режиме реального времени. Кроме того, сенсоры измеряют работу активов, автоматизируя определение и прогнозирование возможных проблем с техническим обслуживанием, которые могут вызвать будущие отклонения. Сырые данные, собранные каждым сенсором, через систему прескриптивной аналитики образуют непрерывный цикл обратной связи, предоставляя операционным командам действенные рекомендации, чтобы они могли предпринять необходимые меры по обеспечению нормальной работы и хорошего состояния всех активов.

Открытость платформы позволяет синхронизироваться как с сенсорами SmartSense, так и с сенсорами сертифицированных конкурентов. Это увеличивает разнообразие используемых типов сенсоров, снижая при этом затраты для клиентов, которые уже приобрели сенсоры у другой сертифицированной компании.

Можете ли вы рассказать о том, как коммерческое пространство интернета вещей становится менее фрагментированным благодаря поддержке более широкой совместимости?

Я очень увлечен вопросами совместимости. В моем умном доме есть 12 приложений на моем iPhone. В SmartSense мы разработали передовую открытую платформу, чтобы сотрудничать с нашими конкурентами и сократить количество приложений, которые используют наши клиенты. Мы заметили пробел в предложениях, которые предлагают гибкие, первоклассные решения, безупречно интегрирующиеся с существующими технологиями клиентов, и мы смогли заполнить этот пробел путем оптимизации извлечения данных, максимизации инвестиций в оборудование и совместимости со сторонними решениями.

Быстрое развитие технологий и многообразие приложений Интернета вещей могут создавать трудности для достижения полной взаимосовместимости. Однако непрерывные усилия представителей отрасли и принятие передовых практик при поддержке правительства и регулирующих органов помогают создать более единый и взаимосвязанный ландшафт Интернета вещей.

Какова ваша видение будущего решений Интернета вещей для предприятий?

Следующая фаза развития Интернета вещей имеет потенциал перевернуть способ, которым мы мониторим и управляем продуктами, предоставляя нам всесторонние данные в режиме реального времени на каждом этапе пути — внутри и вне зданий, где угодно, с использованием одного типа датчиков с длительным сроком службы батареи. Мы сможем заполнить любые имеющиеся пробелы в потоке данных от создания продукта до его конечного назначения. Этот безупречный поток информации позволит компаниям принимать более обоснованные решения, оптимизировать процессы и повысить общую эффективность.

Благодарим за интересное интервью, читатели, желающие узнать больше, могут посетить сайт SmartSense.