機器學習（Machine Learning）提升數據價值，但企業要有效採用數據並非易事，數據科學家、行業專家及技術方案商要配合得宜始可發生作用。方案商 CyberLogitec 為物流業提供技術支援，總部位於韓國首爾，銷售總部則設於新加坡，業務覆蓋全球。其貨運碼頭自動化主管 Phil Kang 指出，即使該公司為全球多個貨運碼頭提供方案，但面對數碼轉型，仍需要多方合作始可為客戶解決問題。
物流業數碼轉型
貨運業充滿數據交換，近年環球市場發展急速，更推動數據的即時性需求。CyberLogitec 本身的業務不限於貨運碼頭，但 Phil Kang 本身則常面對這些客戶。他指客戶希望是貨櫃碼頭可自動化營運，該公司最終目標是全自動化，將人手操作減到最低。
現時 CyberLogitec 全球有 300 位員工，八成屬開發人員，提供給客戶的應用均是在基礎框架下為客戶定製，可按用戶需要提供標準模組或開發特定工具。Phil Kang 解釋，除了應用開發，亦會提供顧問服務，了解用戶需要。談到技術需求，Phil Kang 稱重點是建好數據交換網絡，如在密集的貨運系統令數據資訊有效傳送。資訊交換架設完成後，便可在儀錶板顯示有效數據供用戶查閱，這亦是該公司傳統的方案。
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數據需有效傳送
不過，隨着市場發展，客戶需求亦產生變化，CyberLogitec 本身亦需變革配合。Phil Kang 指 CyberLogitec 採用 TIBCO Software 的 StreamBase 方案，特點是能處理企業系統內複雜的資訊交換，後者本是 TIBCO 在 2013 年收購的科技方案商。
Phil Kang 指出，CyberLogitec 本身亦在持續革新，因為看到客戶的變革需求，去年定下了建立新平台架構的目標，亦希望客戶可走向新平台。Phil Kang 解釋，新平台支持物聯網方案，貨運碼頭客戶可部署不同的感應器及設備，在運作過程中追蹤。他補充，計劃中採用 TIBCO 新版本的 Spotfire X，加強分析能力，尤其是機器學習部分，讓系統可以透過了解客戶的運作情況，工序自動化之餘，更可預先提出建議。
複雜資訊交換
能作預測是機器學習及人工智能（AI）的本意，企業以往亦有採用商業智能（BI）方案，Spotfire 亦是市場選擇之一，在人工智能的時代，自然可再走遠一步。如何將技術轉為實際應用，CyberLogitec 便是例子。Phil Kang 解釋，希望方案明年可推出市場，透過機器學習能把碼頭多方數據分析，作出預測及維持業務運作。
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Source：ezone.hk