Yet another AI language you miss in your CV? 4 reasons why it will matter less and less.

It never hurts, but it varies how helpful a (fairly) new programming or script language is. From more or less a prerequisite in R&D and platform-vendor firms, to a nice-to-have CV footnote in mainstream businesses that rather emphasize extended SQL, analytics , data architecture, and automated ML platform/s.

Here are 4 reasonswhy you can live with it (ascending order by weight)

1. The fate of LISP, Prolog, Smalltalk, KQLM etc. (use comment form below to fill in what’s missing : ))
To drive the history of applied “AI 1.0” to the extremes, an enterprise in the 1980-ies was expected to achieve superpowers as soon as the CIO (and preferably, CEO : )) learned at least one exotic-enough AI language. The subsequent AI winter after 1990 happened supposedly because most CIO’s refused to so; best case: they got lost somewhere inside their fifth pair of nested parentheses in LISP (like most of us devs did too, including myself)…

The rise of expert-system development shells in business (near 1990)
Programming languages are versatile. You can get anything you need, given a generous timeframe. Development tools encapsulate a lot of technical detail. You can get more or less what you need, even under tight time constraints. No wonder it’s more appealing to CIOs than nested parentheses.

3. Success of those who used then-mainstream industry languages
Books on configurators, or on LISP, drill down into Digital (HP) XCON/R1, but in books on management and modular manufacturing, you read about Scania Trucks & Buses (reporting profits for 80 consecutive years). Scania’s smart proprietary configurator (an age fellow of XCON) became a backbone of the enterprise, and grew to several times the size of XCON. Unlike XCON, Scania did cope in maintenance and upgrades. For decades. Offering complex customized vehicles assembled from a cluster of common component types. Language: unglamorous then-mainstream Cobol and DL/1.

4. A trend toward frameworks, component libraries, automated analytics & ML platforms
It’s a two-way street. On one hand, “AI 2.0” and ML challenge current architectures, not least data architectures: big-data ingestion, parallelism, fast access aid for non-sequential access because learning (in both human and artificial neural networks) is essentially non-sequential (parallel).
On the other hand, ML offers a toolbox to tackle these challenges, and also, enables quite some automation of the entire data pipeline and of an architect’s (or dev’s) repetitive tasks. I won’t be surprised if automated-ML platforms for big data, using extended SQL instead of script languages, spark success stories of Scania’s magnitude. It’s about the augmentation (or automation) itself, and about architecture fit for business, rather than about the detail.
So from now on, Informator’s new one-day course is called AI, Architecture, and Machine Learning. Neither just AI for Architecture, nor just Architecture for AI. It’s a two-way street.

Rapid progress in the middle
Figure from course AI, Architecture, and Machine Learning (T1913)

Trainer at Informator, senior modeling and architecture consultant at, main author : UML Extra Light (Cambridge University Press) and Growing Modular (Springer), Advanced UML2 Professional (OCUP cert level 3/3).

Milan and Informator collaborate since 1996 on architecture, modelling, UML, requirements, rules, and design. You can meet him this Spring at public Architecture courses in English or Swedish (T1913, T1101, T1430) or Modeling courses ( T2715T2716)

Leadership is about the team performing well

I read in LinkedIn the other day that increased engagement among employees increases the share value of that company. I have also own experience of studies where increased results in engagement surveys show high connection to increased financial results for the units which increased their engagement survey results.

This means that in leadership we need to take into consideration how the team will be able to work productively and switch the perspective to leaders serving their teams needs for better performance.

As Google found out in their surveys among employees: the psychologically safe teams are higher performing, which Laszlo Bock describes in the book: Work Rules.

In psychologically safe teams employees feel safe to ask questions as Amy Edmondson describes in her book: The fearless organization. In these teams it is appreciated to speak up when someone has a concern or different point of view. This can happen when people feel safe to be candid with each other. To be able to achieve this there needs to be mutual respect. Better results will be achieved, as psychological safety increases for example learning and innovation.

Organizations need to work according to plans against bullying, harassment, discrimination, manipulation, or any other kind of unjust treatment of individuals, for humane reasons, and as these behaviours will decrease employee engagement and may affect the bottom line and share value negatively.

Individuals are unique human beings who think in different ways. There is a tool to get increased understanding of one’s individual management and personality style: Reiss Motivation Profile, RMP, which also gives other people’s perspectives.

Informator is conducting trainings in RMP, please read more about the training courses by clicking the link:

A similar training can be tailored to a group’s needs. It can be conducted for managers only or for teams including their manager.

Aila Kekkonen
Individual and Team Development; Certified coach in RMP, facilitator and trainer

Stop selfish managment styles

Year after year we have read how low the engagement results are in companies in Sweden, and also worldwide. It is not sustainable when managers and/or employees are exploiting others for their own purposes. Co-workers who feel used or unjustly treated will most probably not co-operate, which can have huge implications for the individuals as well as the company/organisation.

There are many ways of weak and selfish management styles: managing by intimidating others, pretending to be nice but manipulating others for your own purposes, etc.

What can we do? We may not be able to change other people, but we can stop the poor behaviours at our level of the organisation, by not taking on other’s poor behaviours, even though we might be in a challenging situation. This means treating our co-workers and other stakeholders well, creating isles of good examples. This means that in our decisions and actions we take into consideration what is the best possible solution in relation to all stakeholders. This means that we need to have more humane work environments, where everyone who is interested can thrive, that we do not only develop ourselves but we also like to find ways to develop others, which develops the company/organisation.

Having power can make one fizzy. The more powerful you are the more humility you need to show, as your decisions have a great impact on others.

One tool to help collaboration and to improve a person’s leadership is Reiss Motivation Profile, RMP. It helps one to learn more deeply about oneself and to see things from other people’s perspectives. Informator is conducting trainings in RMP, please read more about the training courses by clicking the link below.

A similar training can be tailored to a group’s needs. It can be conducted for managers only or for teams including their manager.

Aila Kekkonen

Individual and Team Development; Certified coach in RMP, facilitator and trainer

Vad utmärker ett högpresterande team?

Aktuell forskning såväl som en stor studie inom Google visar att just social trygghet är det allra mest utmärkande för de team som presterar bäst. I sådana team får alla komma till tals lika mycket och den som gör fel eller misslyckas blir inte straffad. Det tillåtande klimatet ökar kreativiteten och det blir även lättare att våga ta risker för att kunna utvecklas. Så når hela teamet längre, snabbare och tillsammans! 

Hur är det i ditt team?
Kommer alla till tals och lyssnar ni på varandra?
Vill du som ledare själv kunna öka ditt teams sociala trygghet?

Eftersom social trygghet är en förmåga, går den att träna upp med hjälp av effektiv metodik. Orangino Work är en svenskutvecklad metod för att träna det, och som är rolig och strukturerad. Det är en evidensbaserad metod vars dialogbaserade verktyg används av organisationer både i Sverige och utomlands. Lunds Universitet har nyligen forskat på metoden och påvisat att när team tränar med verktyget ökar den inre motivationen, gruppklimatet blir tryggare och samhörigheten större. Lite otippat ökar faktiskt också den upplevda kompetensen i teamet!

Informator erbjuder nu en kurs för ledare som själva vill använda verktyget för att kontinuerligt träna och utveckla sina team. Kursen Diplomerad Teamcoach Orangino Work gör dig till diplomerad Teamcoach.

En komplett verktygslåda med material och olika övningar ingår i heldagskursen och du får träning och kompetens att praktiskt driva övningar och leda era dialoger.

Orangino Work stödjer strukturerad dialog i en lustfylld och enkel spelform.
Deltagarna blir nyfikna på varandras perspektiv. De lyssnar och bekräftar varandra och får aha-upplevelser som stärker teamkänslan. Spelmomentet bidrar till att försvarsinstinkten minskar och öppenheten i samtalet ökar. Det gör också att alla kommer till tals och att olika synsätt samsas sida vid sida.  Det handlar om att lära känna och ha tillit till varandra för att dra nytta av det bästa hos var och en. För dig som ledare ökar det även förståelsen för medarbetarnas motivation.

Genom dialogerna kommer ni att förstå ert teams beteende bättre och varför ni uppfattar och tolkar saker på olika sätt. En gemensam bild av era styrkor, och hur ni tillvaratar dem växer fram. Medvetenheten ökar om vad ni behöver utveckla för att nå framgång.

Välkommen önskar kursledarna Ulla Osterman, Sara Bern och Ann Epstein!

 Bloggare Ulla Osterman

Ulla Osterman, Orangino AB's grundare och utvecklare av metodiken Orangino Work, är civilekonom från Handelshögskolan i Stockholm och erfaren konsult som framgångsrikt drivit förändringsprojekt i organisationer inom offentlig verksamhet och i näringslivet. Ulla har även i många år gästföreläst på Master programmen vid Handelshögskolan i Stockholm. Läs mer på

Följ Ulla Osterman

Is a colleague stoking you the wrong way?

If you have ever felt that a colleague has rubbed you the wrong way, it might have to do with your differences in intrinsic motivation. When people have opposing needs, they tend to misunderstand each other.

If the person is trying to give you more of what he himself wants, but you do not, the situation might become more and more tense, even if the other person would have good intentions.

If the other person’s ways of working do not resonate with your values, you might drift more and more apart. If the person is important for you to be able to do a good job and to get results, you would need to understand more of each other’s perspectives. There is a tool: the Ph.Dr. Reiss Motivation profile. It is internationally used to improve co-operation and for leadership training.

Informator is conducting trainings based on Dr. Reiss method. If you want to learn more, please click the below link:

Aila Kekkonen
Certified Reiss Motivation Profile coach, facilitator and trainer

3 AI seminarier som Angick Arkitekter

Tre bara i Stockholm, på knappt två veckor. En maraton, eller rentav på väg till marigt? Utbudet av seminarier kring AI (snarare än inom) lever upp till standarddefinitionen ”AI är sådant som var omöjligt igår”. Under 90-talets kalla ”AI-vinter” hade nämligen även tre seminarier på två år varit rena miraklet.

Lägg till IT-tidningar, SvD, DN, miljökonferenser, SR:s Ekonomieko och Ekonomi-special lördag ”Tema AI”, Vetenskapsredaktionen, med flera, hellre sent än aldrig. Tala om bredd (snarare än djup)... Gammalmedias sätt att rapportera om forskning, utveckling och avknoppningar, enligt samma mall som om fotboll, framkallar ömsom övertro, ömsom teknikskräck, men sällan konkreta steg i praktisk riktning.

. Mest insatt var AI-dagen på Svenska Institutet för Datorvetenskap i Kista, SICS, där man gick mot strömmen och vågade vara lite ”IT-nördiga” med talare i framkanten, i kontrast till ett otal TV-soffor och pratprogram. Man presenterade bl a ett genombrott inom machine learning (ML) som blev ”cover story” i Science Magazine för ett år sedan, applikationer inom allt ifrån storbank till telekominfrastruktur, och SICS:s forskning om kausalitet (algoritmer för att skilja orsak-verkan samband från ”vanlig” korrelation). 400 åhörare (ett annat tema dagen innan fick 80) visade att AI:s tekniska sida lockar allt fler, medan staten och skolsystemet håller på att missa tåget (se bl a debatten kring ”AI:ns gärdsgårdsserie” i SvD ).

. Ingenjörsvetenskapsakademin IVA:s AI-kväll var mer bred än djup. En flaskhals lyftes fram av automationschefen på den stora telekominfrastruktur-koncernen med 100 000+ anställda och banbrytande tillämpningar av ML och big data där varje anläggning världen över har under sin livscykel en digital ”avatar” (komplett historik uppdaterad med realtidsdata ur verkligheten - för diagnostik, lastbalansering, network management mm, telekoms motsvarighet till ”gamla ekonomins” nya system som t ex Railigent för järnvägsföretag). Long historia kort: någon borde vidareutbilda, inom AI och big data, de tusentals tekniska akademiker som hennes företag och många andra redan letar efter med ljus och lykta.
Ett förslag ur publiken: vänd dig inte till svenska universitet, de skulle lära ut mer statskunskap och gender än AI-teknik... SvD-debattörerna har varit inne på något liknande: både-och skadar inte (så inget ont om andras discipliner), men AI är framförallt datavatenskap och IT.

. Stockholms Stads AI-kväll i samarbete med Czech Center ”Where Will the Robots Take Us?” var bredast. Publiken var mycket blandad vad gäller jobb, utbildningsnivå, fackområde, kön, i åldrarna från högstadieelev till IT-veteran. Medverkande var AI-professor och ML-företagare Michal Pěchouček (verksam i Prag, Edmonton, m m), Sci-Fi författare (f.d. IT-forskare) Kristina Hård, och filosof Luis De Miranda (verksam i Sverige och Frankrike, inriktad på teknik och automaters kulturhistoria).
Ganska överraskande var det De Miranda som nämnde evolutionära algoritmer (EA), i plenum, när panelen kom in på ”disruption” och människans förmåga att uppfinna ”utanför fyrkanten” (tänk ungefär Columbi ägg - EA slumpar fram mutationer då och då, för att generera just lösningsvägar som ”tänker utanför” ). Fast under minglet efteråt märktes att professor Pěchouček var mer än väl insatt i EA (inte överraskande, eftersom han skrivit sin avhandling om dem i Skottland) och han kom t o m ihåg paketet C Darwin 2 som NovaCast i Ronneby på sin tid gjorde till en hit i industrin.

Få arkitekterna ombord
Blandningen av flera angreppssätt och av generalist- och specialisttänkandet, som präglade seminarierna, ser jag som skälet till att IT-arkitekter utgör en viktig internrekryteringsbas, oavsett var de sedan vidareutbildas i AI. Arkitektrollen har länge handlat om både-och. Både funktionalitet, kvalitetsparametrar, intern och extern ”compliance”, verksamhetens behov, och om teknik, mönster, komponenter, integrationsmotorer/samspel inom systemportföljen, design, metadata, RDB resp noSQL, DB/DW/DL, Data Mining/analytics m m. Jämfört med forskare tänker arkitekter mer brett och integrerat men samtidigt mer bransch- eller företagsspecifikt.
Det vi sett såhär långt är bara början, och det lär:) bli värre innan det blir bättre. EU, världens största ekonomi, satsar en ynka sjättedel på AI FoU jämfört med USA. En intressant reflektion i IVA:s panel var varför Sverige, en av världens innovationsvänligaste länder annars, ligger nära jumboplats (t o m inom EU) i AI-drivna innovationer.         

Samspelet arkitektur - AI
Arkitekter ser varje ny teknologi som en intressant komponent, inte ett nybygge på en ”grön äng”, och är mindre benägna än en entusiastisk forskare att direkt kasta ut regelmotorer eller tidiga ML-teknologier som föregick Deep Learning. Detta gör också hybrid-ML system intressanta för oss (se t ex underrubriken Machine Learning i den här bloggen om konfiguratorer). Särskilt så länge ”uppackningen” av subsymbolisk logik ur neurala nätverk, till fullt läsbar kontrollerbar form, befinner sig på forskningsstadiet (Explainable AI, XAI). Avvägningar som träffsäkerhet kontra transparens (V&V, förutsägbarhet, granskningsvänlighet/auditability, spårbarhet) är inget nytt inom arkitektur.
Säg den arkitekt som inte bollar dagligdags med ett antal trade-offs, mellan motstridiga krav…

AI är sådant som tog årtionden igår, månader i dag, och timmar imorgon. Skrivet förövrigt ombord på en B737-8MAX, ett plan certifierad för automatlandning, som andra Airbus och Boeing av idag.
Samarbetar med Informator sedan 1996 inom arkitektur, modellering och UML, krav och design. Arkitektur- och modelleringskonsult Huvudförfattare till UML Extra Light (Cambridge University Press) och Growing Modular (Springer). Advanced UML2 Professional (OCUP cert-nivå 3/3).

Under våren 2019 kan du träffa Milan på kurser i Arkitektur (Fundamentals 
T1101 öppen, Variability T1430 företagsintern) och öppna kurser i Modellering (Agil T2715, Avancerad T2716)

Do you prefer to get started with work or to analyse first?

Curiosity is one of our motives according to Ph.D. Steven Reiss. We all have it, but to a very different extent, from very low to very high.

When people with high and low curiosity motive work together, there is a risk for dissatisfaction. As a leader, try to understand the cues how your co-workers prefer to work and how they can complement each other. If you are for example implementing a change or starting a new project, some people like to analyse and understand everything in detail before they start to work. But those people with low curiosity motive prefer to see some results, and therefor start to work straight away, rather than analysing and having long meetings where matters are discussed in depth. Engagement will increase when co-workers are involved in a way that mostly resonate with their work style, which in turn will increase their work performance.

If you want to know more about differences in motivation, and to avoid dissatisfaction in your team: Informator is conducting a Reiss motivation profile training for improved co-operation and leadership, please see below:

Aila Kekkonen

Certified Reiss Motivation Profile coach, facilitator and trainer

Some co-workers will rather “play in a band than be solo artists”

Independence is our desire for self-reliance and one of our life motives. It motivates people to make their own decisions and to value their personal freedom. We all have this need, but to a very different extent, from a very low need for some - to a very high need for others.

Those who have a weak desire for independence want to “make good music” with others and be interdependent with colleagues, as they want to belong to a group.

People with weak desire for independence like teamwork. They get new ideas when discussing work related matters with others. They usually say: 1+1 becomes 3 when they interact with their colleagues. Together they will write music, which is better than they would have come up with themselves.

If you want to know more about your own and/or your colleagues’ motives, there is a scientifically validated method: Reiss Motivation Profile, RMP. Informator is conducting a training in RMP. For more information, see below:

Aila Kekkonen
Certified Reiss Motivation Profile coach, facilitator and trainer

Det agila HR-manifestet

Pia-Maria Thorén, Inspiration Director and Agile People Coach
För ett litet tag sedan så körde vi en av våra populära utbildningar inom agil HR i Stockholm. Under två dagar gick vi igenom hur HR kan stötta en organisation som redan arbetar med agila metoder i verksamheten och hur man kan skapa en kultur som engagerar snarare än hämmar medarbetares kreativitet och motivation. För det handlar nästan bara om kultur, vi behöver bara krydda med en gnutta struktur för att kunna leverera mycket mer värde. 
Vill du själv få samma inspiration och så har vi nu också ett startgaranterat kurstillfälle med Agil HR den 19-20 november i Göteborg 
Agilt är i grunden ett tankesätt hur organisationer bör förhålla sig i en komplex och föränderlig värld. Genom att i högre grad förespråka flexibilitet och anpassningsförmåga, arbete i korta feedbackloopar, självstyre och transparens, ökar lärandet och värdeskapandet åt kunden. Fler och fler organisationer ser nu värdet i att applicera det agila tänkesättet även inom HR, både i det interna arbetet men kanske framför allt hur en HR-avdelning bidrar till att stötta en organisations lätterörlighet. När traditionella processer fokuserar på styrning och kontroll är en agil HR-funktions roll snarare att skapa värde och stötta unika behov.
Vad kan då HR göra mer konkret för att arbeta på ett annat sätt? Två delar måste finnas med, och det är metod och mindset. Vi behöver förändra hur vi arbetar internt på HR, i de traditionella HR-processerna. I grund och botten handlar det om att tänka i nya värderingar som skapar mer kundvärde och bättre samarbetsklimat. Men det handlar också om att arbeta mer effektivt med rätt verktyg och metoder som stöttar de agila värderingarna.
Var kommer då de agila värderingarna ifrån? 2001 skapades ett agilt manifest av ett antal konsulter och framstående personer i IT-branschen. Man hade upplevt många misslyckade projekt och man bestämde att mötas och diskutera vad som kunde göras. Det legendariska mötet i Snowbird, Utah, utmynnade i ett antal principer som skulle kunna appliceras på IT-projekt för att förändra och förbättra resultatet och skapa både nöjdare kunder och gladare utvecklingsteam. De grundläggande principerna var dessa:
  • Värdera individer och interaktion högre än processer och verktyg
  • Värdera fungerande mjukvara högre än omfattande dokumentation
  • Värdera samarbete med kunden högre än att förhandla om kontrakt
  • Värdera att reagera på förändringar högre än att följa en uppgjord plan
Då det finns värde i det som ligger till höger, finns det ett högre värde i det till vänster. 12 principer för hur man bör bedriva utvecklingsarbete togs fram. Vi har tagit fram ett agilt HR-manifest som har sitt ursprung i det agila manifestet som skapades i Snowbird – bara applicerat på HR istället för på IT.
Det agila manifestet för HR har 12 principer för vad vi ska tänka på när vi arbetar agilt med HR:
  • Vår högsta prioritet är att tillfredsställa kunderna genom att tidigt och kontinuerligt leverera värdefulla HR-leveranser (kunder = chefer, medarbetare och externa kunder)
  • Välkomna förändrade krav, även sent i utvecklingsprocessen eller projektet
  • Leverera (HR-program, verktyg, service) frekvent, ju oftare desto bättre
  • I HR-projekt bör HR dagligen arbeta tillsammans med operativa chefer, andra funktioner och medarbetare (tvärfunktionella team) genom hela projektet
  • Bygg projekt runt motiverade individer. Ge dem miljön och stödet de behöver, och lita på att de gör sitt jobb
  • Kommunikation ansikte-mot-ansikte är det bästa och mest effektiva sättet att utbyta information. Både till och inom HR-teamet
  • Fungerande HR-program, verktyg, service är det främsta måttet på utveckling
  • Agila metoder fokuserar på uthållighet, och har en ständig, stadig utvecklingstakt
  • Kontinuerlig uppmärksamhet på hög kvalitet och god design ökar anpassningsförmågan.
  • Enkelhet – konsten att maximera mängden arbete som inte görs – är viktigt
  • Den bästa arkitektur på HR leverabler uppstår med självorganiserande team
  • Med jämna mellanrum reflekterar teamet om hur det kan bli mer effektiva och anpassar sitt beteende därefter
Vill du veta mer om vår agila HR-utbildning? Läs mer och anmäl dig här

//Pia-Maria Thorén
Managing Director på Greenbullet Solutions
och kursledare hos Informator

How much introvert are you?

I sometimes hear people discuss whether they are extroverts or introverts, but according to motivation research by Ph.D. Steven Reiss, most of us have some extroversion and some introversion, but to a different extent. Reiss calls introversion-extroversion Social Contact, which is one of our 16 motives.

A colleague with a low need for Social Contact usually prefers to work alone most of the time. He/she might not come to After Work either, the person might just need to have some time alone. There is sometimes a misconception, that introverts don’t want to interact with other people. An example of a totally introvert would be a person who chooses to have a home in Alaskan wilderness, make a living by hunting and hating to travel to town for supplies.

Reiss means that we need to consider this in a continuum of motivation from wanting to be alone all of the time to wanting to socialise for all of one’s waking hours. Each person has an optimal level of happiness for experiencing social contact. This does not though include companionship with parents or children (these are other motives).

If you want to know more about differences in motivation and to avoid unnecessary
misunderstandings at work: Informator is conducting a training in Reiss Motivation profile: click below:

Aila Kekkonen
Certified Reiss Motivation Profile coach, facilitator and trainer

On Smart Configurators, for IT Architects

Manufacturing is the key player in applied intelligent configuration, but software businesses are catching up too. Factoring out dependencies between components (or classes, services etc.) to separate configuration issues from application logic, is a well-tried SW-variability principle likely to evolve further in the era of machine learning (ML).   

…inversion, injection, “intermediation” (broker pattern, bus pattern), factoring-out (configuration-file pattern), etc; well-known SW architecture tasks. Some “tricks of the trade” in product configuration elsewhere turn out useful in IT as well and, judging from some recent papers, ML becomes augmentative for those.

Intelligent configurators assist, or replace in part, a human role such as a technical salesperson. Which in turn implies a “translation” from a customer’s wishlist to a matching selection of components and their configuration, without redesign. The result: a custom-fit product offer (sometimes even one-of-a-kind) without any new components. Quote-to-Order & Configur-to-order. The logic (figuratively “grammar rules” of “translation”) is expressed in constraints, inclusion/exclusion rules, and more recently even stored as relationships within a component cluster (“pool”) in a noSQL database like for example, Graph. On the product & product-data side, this implies quite a degree of architecture and modular design-to-configure.

If you’re looking for an insightful update on applied analytics, AI, and ML in cloud ERP, especially for automotive and manufacturing, make sure to read this Forbes article by Louis Columbus from July 2018.

Component Configuration

This is the simpler case where the customer knows which components in which configurations match the requirements (functional and nonfunctional). The customer has enough application-and-component knowledge to make a good “translation” upfront, from a wishlist to product-data compatible, along the lines of a Bill of materials. The configurator compares similar possible configurations, and also, checks that applicable rules and constraints are met; for example, doors must open and shut smoothly even when the selected interior extras are in place, or in SW, latency limits must be met even with all necessary firewalls in place.
Especially in the software realm, this tends to underline structure.  

Functional Configuration

This is the challenging case where it’s up to the configurator and salesperson to figure out how the customer’s wishlist (of both FR and NFR) maps onto components, parameters, and particular configurations. Here, the configurator contains both domain knowledge and application-and-component knowledge necessary for a sufficient translation. Knowledge-based configurators are quite good in this within well-defined domains, not least in manufacturing industries. Today, BI and CI (Customer Insight) also enable configurators to estimate customer preferences, so that they can suggest components more accurately.

Especially in the software realm, this tends to underline behavior and functional requirements (from user stories, use cases, features, etc.)

Scania Trucks & Buses has a wealth of experience in product configuration. Image source:  Scania Annual and Sustainability Report 2015.
Machine Learning
Sometimes, it’s profitable, as a first choice, to “replay” configurations from recent similar orders (those with good margins and customer ratings), using simpler ML technologies such as Case Based Reasoning. If none of the orders fits, then we’ve the current tradeoff between on one hand, ML from order statistics to fine-tune the configurator logic, and on the other hand, auditability, comprehensibility, predictability, traceability, V&V.

A hybrid approach is ML (from past orders, plus corresponding lifecycle-history data) to fine-tune the rules and constraints of the configurator, making them accurate. That is, rules are still represented transparently, as rules, although ML gradually makes their conditionals smarter. Even in the “replay” order data, ML can improve classification of past orders into categories, to efficiently match particular customers’ wishlists.

Sub-symbolic “opaque” logic from deep learning will cover more tasks than this, but we’ll still need an add-on that will transform it “back” to something humans find transparent enough; visualization tools for decision trees or Graph databases are widely available, including open source (for a picture, see this post on noSQL and Panama Papers). Configurator logic and key PDM data are knowledge assets worth secrecy, for sure, but also worth thorough control and transparency to authorized roles.         

by Milan Kratochvil

Trainer at Informator, senior modeling and architecture consultant at, main author : UML Extra Light (Cambridge University Press) and Growing Modular (Springer), Advanced UML2 Professional (OCUP cert level 3/3).

Milan and Informator collaborate since 1996 on architecture, modelling, UML, requirements, and design. You can meet him in the coming months of 2018 at public Architecture courses in English or Swedish (fundamentals T1101, customization and variability T1430) or public Modeling courses (agile T2715, advanced T2716).