• Automatisering af grundlæggende administrative aktiviteter. Lærerne bruger meget tid på administrative aktiviteter som f.eks. bedømmelse og vurdering af arbejdsark. Brugen af kunstig intelligens i undervisningen kan hjælpe med at automatisere klassificering og vurdering af aktiviteter som multiple choice-spørgsmål, udfyldning af tomme felter osv. En anden kedelig og besværlig aktivitet for lærerne er at udarbejde elevernes karakterer. Brugen af kunstig intelligens i undervisningen kan også hjælpe med at automatisere dette. Automatisering af administrative aktiviteter betyder, at lærerne kan bruge mere tid på eleverne og dermed gøre læringsprocessen mere effektiv.
  
  
• Personaliseret læring. Formålet med anvendelsen af AI i undervisningen er ikke at erstatte lærerne, men at give dem en hjælpende hånd til at forstå den enkelte elevs potentiale og begrænsninger. Brugen af AI i skoler gør tingene let og bekvemt for både lærere og elever. Ved at forstå den enkelte elevs behov kan lærerne udarbejde en skræddersyet studieplan for hver enkelt elev.
  
  Konstruktiv feedback. Programmer med kunstig intelligens kan give værdifuld feedback, både til eleverne og lærerne. Brugen af kunstig intelligens i klasseværelserne kan påpege over for lærerne, hvordan de kan forbedre de instruktioner, de giver eleverne, og hvordan de kan gøre læringen sjovere og mere interessant. Øjeblikkelig feedback til eleverne hjælper dem til at forstå, hvor de går galt, og hvordan de kan gøre det bedre.
  
  Tilgængelig for alle studerende. TBrugen af AI i klasseværelserne gør læring universelt tilgængelig for alle elever. Uanset om en elev er langsom til at lære eller ikke kan gå i skole på grund af sygdom eller skade, og selv elever i fjerntliggende områder, er AI i undervisningen en velsignelse for dem. Brugen af kunstig intelligens i undervisningen er med til at overvinde de geografiske barrierer i forbindelse med læring. Studerende, der befinder sig hvor som helst i verden, kan lære af de bedste lærere gennem brugen af kunstig intelligens i undervisningen.
  
  Smart indhold. Når vi taler om smart indhold, mener vi faktisk forskellige typer virtuelt indhold, herunder digitaliserede vejledninger til lærebøger, videokonferencer og video-forelæsninger. Læringsoplevelsen kan nu forbedres af robotter ved at udvikle tilpassede læringsgrænseflader og digitalt indhold, der kan anvendes til elever på forskellige klassetrin, både i grundskolen og på videregående uddannelser. Indholdet bliver let at forstå ved at opdele det i sammenhængende dele, belyse integrerede lektionsstof og opsummere hovedpunkterne. Der kan også oprettes lyd- og videoindhold. På denne måde kan eleverne nemt få adgang til alle vigtige materialer, forstå det hurtigere og nå deres faglige mål.

• Kasserer Gratis butikker. Ved at skære ned på lønnen til medarbejderne og øge effektiviteten og reducere ventetiden har robotisering af butikkerne medført betydelige besparelser på driftsudgifterne.
• Chatbot-baserede løsninger . Med indførelsen af AI-chatbots er det blevet meget nemmere for virksomheder at målrette kundernes behov og løse deres problemer på en effektiv og gennemsigtig måde. AI-chatbots giver et højere niveau af kundeservice, sender meddelelser om nye kollektioner og foreslår lignende produkter.
• Strategier til prisregulering. AI-teknologi til detailbutikker har hjulpet virksomheder med at fastsætte priserne på deres produkter mere konkurrencedygtigt for at klare sig godt på markedet. Den visualiserer de sandsynlige resultater af flere prisfastsættelsesstrategier. Den læser data inden for få sekunder fra virksomhedens tidligere transaktioner og fra markedet for produktets faktiske omkostninger, salgsfremmende aktiviteter og salgstal på markedet og holder sin par til at generere overskud inden for den samme tærskel med højere effektivitet.
• Virtuelle forsøgsrum. En ny trend og en ny måde at shoppe på, især i en tid med covid, som har givet denne teknologi et stort løft. Disse virtuelle prøverum hjælper kunderne med at spare tid, spare penge fra rejseudgifter, og fra hjemmets bekvemmelighed finder kunden det perfekte tøj med alle elementer perfekt matchet på blot få minutter.
• Kategorisering af produkter og lagerstyring. AI-baseret teknologi kombineret med andre algoritmer for maskinlæring kan hjælpe butikkerne med at regulere og holde styr på produktkategoriseringen, så de kan guide de mennesker, der leder efter en bestemt slags produkt, til det rigtige sted i butikken i stedet for at rode rundt i en masse uønskede produkter. Dette kan også fungere med hensyn til at have et billede af produktet i butikken, så man kan få en idé om, hvor det samme produkt er placeret med detaljer, pris og endda størrelser, hvilket ikke kun vil hjælpe med at spare tid, men også med at få realtidsbeholdningen til butikken, så man kan få de nødvendige lagre hver dag for ikke at gå glip af en kunde. Dette kan hjælpe detailbutikkerne med at kunne få alle produkterne stablet op og være klar til salg i deres lager rettidigt, hvilket ikke må undgås. Det bliver vigtigt at holde lagrene i en detailbutik, da dette specifikt kræver tidsinvestering fra kundens side for at kunne gå ud og handle.
• Tilbagekoblinger og forudsigelser. De elektroniske enheder, der er blevet installeret, vil sandsynligvis spørge om kundeoplevelsen, efter at de er færdige med salg og betaling. Da alle kundeoplysninger i dag noteres for at opdatere dem om kommende tilbud og salg, bliver det nemmere for butikkerne at bede om feedback og beregne deres kundetilfredshed ved hjælp af kunstig intelligens-teknikker og få rigeligt med plads til forbedringer med tiden. Dette hjælper også med at forstå kundens forudsigelse baseret på deres tidligere køb, præferencer og størrelser og giver dem opdateringer om de seneste produkter, der tilbydes på de specifikke produkter, og det gælder kun for butikker og steder. Dette vil ikke blot medføre, at de får en personlig oplevelse, men gør også hele brugeroplevelsen automatiseret og effektiv.

LOGISTIK

 Inden for logistik er det vigtigt at optimere de mange varebevægelser og undgå dyre fejl. Logistikkens omfang betyder, at det er nødvendigt at forudsige den fremtidige efterspørgsel for at planlægge de ressourcer, der kan opfylde den på passende vis.

Nedenfor finder du en infografik fra Indatalabs (www.indatalbs.com), der viser anvendelsesområderne for AI inden for logistik.

Source: www.Indatalabs.com

TRANSPORT

Store forsyningskæder skal forvalte mange køretøjer og lokaler i hele verden. AI inden for forsyningskæde og logistik gør det nemt at tackle disse udfordringer. Den hjælper med at behandle og klassificere relaterede kontrakter, gennemgå lange juridiske dokumenter, holde kundeoplysninger ajour, verificere leveringsdata, fjerne dobbeltoplysninger og så videre og så videre.

Et andet eksempel er AI-gennembruddet inden for jernbanetransport. AI-teknologier kan bruges til at opbygge fuldt autonome jernbanesystemer med intelligent infrastruktur og selvkørende tog til transport af gods og mennesker. Togene vil også være forbundet med andre tog, udveksle data, modtage meddelelser fra menneskelige ledere og træffe meddelelsesbaserede foranstaltninger.

Der er én hovedmetode, der anvendes til to forskellige mål:

• Prædiktiv logistisk intelligens. Ved at udvikle AI til bedre logistik kan leverandører mindske risici og generere forudsigelser for at forhindre mulige nedbrud. ML-løsninger kombineret med NLP kan bruges til at indsamle meningsfulde data fra flere sociale mediekilder, behandle ustruktureret tekst, foretage følelsesanalyser og angive mulige risici. Ligeledes kan AI-baserede systemer bruge digitale og satellitkort og oplysninger om trafik til at hjælpe med at optimere ruterne. Systemet kan tage hensyn til og behandle i realtidsmodus tid, sted, trafiktilstand, skiftende kundekrav.
• Forudseende vedligeholdelse. AI-drevne systemer indsamler og analyserer automatisk data om aktiver og advarer om mulige nedbrud. Sådanne systemer kan samle oplysninger om fejl, udarbejde statistikker og planlægge reparationer på grundlag af disse statistiske data. Hvis en udbyder kan garantere, at der anvendes tilgængelige og pålidelige aktiver, vil det være med til at opnå en konkurrencefordel og tillid hos serviceforbrugerne.

• Landbrugsrobotter - Virksomheder udvikler og programmerer autonome robotter til at håndtere vigtige landbrugsopgaver som f.eks. høst af afgrøder i større omfang og hurtigere end menneskelige arbejdere.
• Overvågning af afgrøder og jordbund - Virksomheder udnytter computer vision og deep learning-algoritmer til at behandle data, der er optaget af droner og/eller softwarebaseret teknologi til overvågning af afgrøder og jordbunds sundhed.
• Prædiktiv analyse - Der udvikles maskinlæringsmodeller til at spore og forudsige forskellige miljømæssige påvirkninger af afgrødeudbyttet, f.eks. vejrændringer.

• AI til sundhedsovervågning
• AI til påvisning af ægløsning
• Robotsystem til levering af vacciner
• Droner og ansigtsgenkendelse til forvaltning af besætninger
• Automatiseret malkning
• Træningsmodeller til at opdage sygdomme, ernæringsmangler osv.

En fælles undersøgelse foretaget af BCG og Google viste, at ved at bruge AI og avanceret analyse i stor skala kan CPG-virksomheder generere mere end 10 % vækst i omsætningen gennem mere forudsigelige efterspørgselsprognoser, mere relevante lokale sortimenter, personliggjorte forbrugertjenester og -oplevelser, optimeret markedsføring og reklamering ROI og hurtigere innovationscyklusser.

 De vigtigste anvendelsesområder for AI i CPG er:

• Anvendelsesmuligheder inden for markedsføring: Fra vurdering af værdien af kampagner i butikkerne til optimering af markedsføringsudgifterne: AI har mulighed for at give marketingfolk i CPG-branchen en datadrevet tilgang.
• Planlægning og prognoser: I en tid med AI og algoritmer kan ældre modelleringsteknikker ikke indarbejde de mange forskellige datakilder, der er nødvendige for at producere resultater, der er præcise nok til den moderne virksomhed. AI-baserede systemer kan mere præcist forudsige den nødvendige produktmængde og den frist, inden for hvilken de skal genopføres på lager.
• AI-baseret optimering af forsyningskæden: For at forudsige lagermangel og arrangere nye forsendelser kan CPG-virksomheder overvåge produktplacering og lagerbeholdning ved hjælp af både IoT-enheder og andre kilder som transaktionsdata og endda tredjepartskilder som f.eks. vejret. AI-værktøjer kan eliminere manuel indsats og øge effektiviteten i logistikken.

PERFORM AI Movies:

PERFORM AI Animations:

• AI Business Process Applications. In Depth Guide to the Top 100+ AI Use Cases & Applications. https://research.aimultiple.com/ai-usecases/
  
  
• AI in Consumer Packaged Goods (CPG).
  https://www.dataiku.com/stories/reshaping-cpg-industry-with-ai/
  
  
• AI in Services. Springer Nature Switzerland AG 2019 77 P. P. Maglio et al. (eds.), Handbook of Service Science, Volume II, Service Science: Research and Innovations in the Service Economy, https://doi.org/10.1007/978-3-319-98512-1_5
  
  
• AI in Livestock Production.
  https://www.pashudhanpraharee.com/application-of-artificial-intelligence-ai-for-livestock-poultry-farm-monitoring/
  
  
• AI in Agriculture – Present Applications and Impact _ Emerj.
  https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-agriculture-present-applications-impact/
  
  
• AI in Logistic and Transportation.
  https://indatalabs.com/blog/ai-in-logistics-and-transportation
  
  
• How AI Is Transforming The Education Industry.
  https://www.dqindia.com/ai-transforming-education-industry/
  
  
• How AI Is Used In Education.
  https://bernardmarr.com/how-is-ai-used-in-education-real-world-examples-of-today-and-a-peek-into-the-future/
  
  
• 6 Applications of AI in Education Sector _ Analytics Steps.
  https://www.analyticssteps.com/blogs/4-major-applications-artificial-intelligence-education-sector
  
  
• How Is AI Used in Education?_mDevelopers.