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百事可樂是一家意識到使用人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)是一種業(yè)務(wù)需求,不再具有競爭優(yōu)勢的企業(yè)。百事可樂,佳得樂,Tropicana,Lipton,F(xiàn)rito-Lay和Quaker等品牌背后的食品飲料公司在200多個/地區(qū)銷售產(chǎn)品,去年的年收入達(dá)647億美元。從機器人到機器學(xué)習(xí),百事可樂以多種方式在整個組織中使用人工智能和機器學(xué)習(xí)。
小吃配送機器人
太平洋大學(xué)周圍有一個六輪移動自動售貨機機器人工具,塞滿了百事可樂公司(Hello Goodness)的百事可樂零食和飲料-更加健康的陣容,包括SunChips,Baked Lay's和氣泡水。這些自動駕駛機器人名為Snackbot,是Robby Technologies和PepsiCo之間的合作伙伴關(guān)系。學(xué)生可以從Snackbot應(yīng)用程序訂購零食,然后機器人將其運送到校園中的50多個地點,而無需支付運送費。這些機器人一次充電即可行駛20英里,而且借助機載大燈和全輪驅(qū)動功能,它們甚至可以在夜間,下雨或路緣向上行駛。
Snackbot代表了針對受時間限制的大學(xué)生及其百事可樂的研究發(fā)現(xiàn)的偏好的解決方案。校園里有三到五個Snackbots可以滿足需求。
機器學(xué)習(xí)制造
Frito-Lay(百事可樂的子公司)制造工廠正在從機器學(xué)習(xí)中受益。一個項目使用激光打芯片,然后聽從芯片發(fā)出的聲音來確定紋理。算法處理聲音并確定芯片紋理,以自動進行Frito-Lay芯片處理系統(tǒng)的質(zhì)量檢查。
從一開始,百事可樂公司的高級研發(fā)工程師Shameer Mirza就意識到機器學(xué)習(xí)的更多應(yīng)用可能會影響工廠內(nèi)的過程控制。接下來,Mirza開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)模型,該模型可與視覺系統(tǒng)一起使用,從而能夠預(yù)測所加工土豆的重量。這為該公司節(jié)省了大量資金,因為它不再需要為每條生產(chǎn)線花費30萬美元(僅在就有35條)來稱重元件。Mirza的系統(tǒng)僅使用攝像頭和機器學(xué)習(xí)模型,并且基本上只是收集的額外數(shù)據(jù)點,而無需支付額外費用。
另一個仍在開發(fā)中的項目將評估馬鈴薯經(jīng)過去皮過程后的“果皮百分比”。通過了解這些數(shù)據(jù),可以幫助Frito-Lay團隊優(yōu)化馬鈴薯去皮系統(tǒng)。僅在,僅該項目一項就為公司每年節(jié)省超過100萬美元。
百事可樂公司今年將為其內(nèi)部研發(fā)人員啟動有關(guān)高級機器學(xué)習(xí)和計算機視覺的全球培訓(xùn)課程,以擴大其團隊使用這些技術(shù)的能力,以繼續(xù)尋找可提高其生產(chǎn)設(shè)施效率的見解。
Vera簡化了招聘流程
當(dāng)人力資源專業(yè)人員需要在兩個月內(nèi)填補250個職位時,百事可樂首次使用Robot Vera打電話給求職者空缺并采訪求職者,作為司機,并填補了俄羅斯的工廠空缺。Vera由俄羅斯初創(chuàng)公司Stafory開發(fā),能夠在9個小時內(nèi)采訪1,500名候選人,這項工作將花費人類9個星期。
借助來自亞馬遜,谷歌,微軟和俄羅斯科技公司Yandex的先進語音識別軟件和工具,Vera可以撥打電話并篩選候選職位,例如叉車操作員,工廠工人和銷售人員。它的軟件可以掃描簡歷,以確定潛在的候選人是否具有適合該職位的經(jīng)驗,可以回答“是”和“否”,提出后續(xù)問題并發(fā)出后續(xù)信函。它還可以將通話記錄轉(zhuǎn)發(fā)給人力資源專家進行進一步審核。到目前為止,與機器人打交道時,大多數(shù)候選人都表示歡迎。人力資源專業(yè)人員對此有些猶豫。事實證明,最大的障礙之一是“對人類進行重新編程”以使他們對技術(shù)感到滿意。
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