Procese de Afaceri Generale și performanță IA

Impactul IA asupra proceselor din anumite sectoare

 
Sursa:  Proiectul Perform AI.

Dezvoltând un instrument specific de inteligență artificială pentru o anumită sarcină într-un anumit sector de activitate, metodologia de inteligență artificială care îl susține (ML, DL, RPA etc.) va fi configurată pentru a obține un rezultat relevant, adesea diferit de la un sector la altul. O soluție bazată pe RPA pentru creșterea animalelor va permite vaccinarea animalelor care au nevoie de aceasta la data corectă. În schimb, o soluție RPA pentru o companie terță de servicii de contabilitate îi va permite acesteia să convertească o factură primită pe hârtie în date pe care sistemul său de contabilitate le poate procesa direct. Metodologia utilizată, RPA, este aceeași, dar soluția dezvoltată și rezultatul urmărit diferă în fiecare sector. În acest submodul, vom analiza sectoarele de activitate prezentate în graficul de mai sus. Să vedem.

Asigurări

În sectorul asigurărilor, principalele aplicații ale inteligenței artificiale sunt automatizarea transmiterii de date, evaluarea riscurilor și stabilirea prețurilor concurențiale aferente.

 
Fluxul de lucru Sarcini Metodologii AI  
Descrierea aplicației AI TOOL Process		 Rezultate Descriere
Trimitere Prelucrarea cererilor RPA (Robot Process Automation) / Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) / Procesarea limbajului natural (NPL) Acestea extrag informații din datele nestructurate prin intermediul recunoașterii optice a caracterelor (OCR) și al procesării limbajului natural (NLP). Aceste tehnologii pot elimina necesitatea de a examina manual fiecare document din surse tradiționale sau netradiționale și îi ajută pe subscriptori să captureze și să clasifice informațiile utile. Inteligența artificială poate îmbunătăți în mod semnificativ procesarea cererilor și poate economisi timp prețios pentru sarcini mai productive.
Evaluarea riscurilor Analiza profilului clientului Big Data / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă Utilizând modele de învățare automată și alte tehnici analitice, subscriitorii își pot aprofunda înțelegerea riscului asociat profilului unui client. Utilizând date din surse interne și externe, aceste modele pot învăța din trecut și pot prezice profilul de risc al noilor cereri de asigurare.  

Asigurătorii pot economisi o cantitate semnificativă de timp alocat analizei datelor și pot lua decizii mai bine informate, deoarece aceste modele sunt mai bune decât oamenii la recunoașterea tiparelor în date extinse. 
 Prețurile de asigurare Profilul de risc și ajustarea profitabilă a prețurilor Big Data / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă Prin utilizarea modelelor de învățare automată, companiile de asigurări pot stabili prețul riscului în mod mai competitiv. Mai mult, sistemele bazate pe inteligență artificială pot permite stabilirea în timp real a prețurilor dinamice bazate pe date. O mai bună înțelegere a riscului le permite subscriitorilor să decidă asupra unor prețuri profitabile și echitabile, adică asupra profilurilor de risc. Acestea pot crește profitabilitatea prin îmbunătățirea fluxurilor de lucru și a strategiei de stabilire a prețurilor, pot reduce timpul de introducere pe piață și pot asigura satisfacția și păstrarea clienților.

 

Source: Diagnostic Tool -  LiveCircular Canvas Project.

Logistică și transporturi

În sectorul logisticii și al transporturilor, multitudinea de mișcări, tranzacții și puncte de stocare intermediare în călătoria produselor de la origine la destinația finală generează o multitudine de oportunități pentru aplicarea inteligenței artificiale.

Printre aplicațiile cheie se numără:
  • Gestionarea mișcărilor de materiale și a resurselor implicate.
  • Controlul capacităților și al mijloacelor de transport utilizate.
  • Organizarea și optimizarea rutelor de distribuție și de livrare.
  • Planificarea și previzionarea cererii și a veniturilor aferente.
 
Fluxul de lucru Sarcini Metodologii AI Descrierea aplicației AI TOOL Process Rezultate Descriere
Administrare logistică Date privind transportul maritim și mișcările de mărfuri RPA (Robot Process Automation) Analiza predictivă estimează cererea clienților prin extragerea și organizarea datelor istorice, aplicându-le testul analitic. Cu ajutorul diferitelor metodologii de prognoză a cererii, organizația își poate îmbunătăți procesele decizionale în planificarea capacității.
Administrare logistică Managementul depozitelor Învățare automată (ML) / Senzori / RPA (Robot Process Automation) / Vehicule autonome Mărfurile sunt primite la depozit (Inbound), identificate, sortate, procesate, ambalate și trase pentru expediere (outbound); toate etapele sunt efectuate automat, cu defecte minime neglijabile și chiar urmărite și eliminate în etapele ulterioare. Combinarea învățării automate cu senzorii IoT și cu datele de monitorizare în timp real creează un depozit inteligent care poate fi, de asemenea, conectat la unitatea centralizată de procesare a datelor, astfel încât volumul de procesare a comenzilor să crească productivitatea generală: în procesele de preluare și ambalare, în stabilirea traseelor pentru colete, în parcare și în livrarea pachetului potrivit.
Întreținerea resurselor logistice Întreținerea predictivă Data Mining / Machine Learning (ML) / RPA (Robot Process Automation)  

Sistemele bazate pe inteligență artificială colectează și analizează automat date despre active și avertizează cu privire la posibilele defecțiuni. Astfel de sisteme pot acumula informații despre defecțiuni, pot întocmi statistici și pot programa reparații pe baza acestor date statistice.		  

În cazul în care un furnizor poate garanta utilizarea unor active disponibile și fiabile, acesta va contribui la obținerea unui avantaj competitiv și a încrederii consumatorilor de servicii.
Lanțul de aprovizionare Planificare logistică Analiză predictivă / Învățare automată (ML) Analizele predictive estimează cererea clienților prin extragerea și organizarea datelor istorice, aplicându-le un test analitic. Cu ajutorul diferitelor metodologii de prognoză a cererii, organizația își poate îmbunătăți procesele decizionale în planificarea resurselor, evaluarea riscurilor, vânzările și operațiunile de marketing, strategia etc.,
Rutarea Proiectarea și optimizarea rutelor Data Mining / Machine Learning (ML) / RPA (Robot Process Automation) Tehnicile de optimizare a rutelor utilizează algoritmi de tip "calea cea mai scurtă" pentru a identifica cea mai eficientă rută pe care camioanele de logistică să livreze produsul. Prin optimizarea rutelor, inteligența artificială ajută la urmărirea traficului rutier, la reducerea consumului de combustibil, la îmbunătățirea calității aerului și a planificării urbane a livrărilor, la identificarea timpului liber al șoferului și la facilitarea parcării. Aceasta ajută la accelerarea procesului de expediere, reducând considerabil costurile de expediere și, în cele din urmă, îmbunătățește satisfacția clienților.
Strategia de randament Optimizarea randamentului Data Mining / Machine Learning (ML) / RPA (Robot Process Automation) Sistemele de inteligență artificială pot face întregul proces mai rapid, mai sigur și mai inteligent. Acest lucru ajută la facilitarea livrării la timp către client, conform angajamentului. Sistemele automatizate accelerează procedurile tradiționale de depozitare, eliminând astfel blocajele operaționale de-a lungul lanțului valoric, cu un efort minim pentru a atinge obiectivele de livrare. Cu ajutorul optimizării randamentului, puteți determina ce zone ale inventarului funcționează bine și care nu. Veți înțelege elementele sau circumstanțele specifice ale acestor zone, exploatându-le pentru a maximiza eficiența și pentru a vă spori veniturile.
Prognoza logistică a cererii Predicția cererii Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă Puteți utiliza inteligența artificială și învățarea automată pentru a prezice cererea sau pentru a îmbunătăți prognoza cererii și gestionarea depozitului. Pe baza experienței, veți obține o analiză detaliată a tuturor factorilor care influențează cererea și veți găsi informații valoroase.

Sursa: Instrument de diagnosticare - Perform AI Project.

Educație

De la managementul administrativ și academic al centrelor educaționale până la conținutul de învățare personalizat, instrumente, feedback și metode de evaluare, inteligența artificială este din ce în ce mai prezentă în sectorul educației.


 
Fluxul de lucru Sarcini SarciniMetodologii AI Descrierea aplicației AI TOOL Process Rezultate Descriere
Managementul centrului educațional Sarcini administrative ale centrului educațional RPA (Robot Process Automation) Sisteme de gestionare academică a cursurilor, a cadrelor didactice și a studenților, precum și de gestionare administrativă și documentară a centrului educațional. Eforturi de economisire a eforturilor în managementul academic și documentar al centrului. Precizia, controlul conformității, standardizarea și coerența datelor. O multitudine de rapoarte preproiectate pot fi executate fără efort.
Învățare Învățare personalizată Definiție conținuturi Învățare automată (ML) Itinerarul și conținutul care se potrivesc cel mai bine stilului de învățare sunt extrase și propuse prin analiza profilului de învățare al elevului și a bazei de date de învățare a unei multitudini de profiluri similare. Această propunere este ajustată în permanență în funcție de rezultatele utilizării sale de către cursant și de evoluția stilului său de învățare. Conținut electronic de învățare personalizat, adaptat la stilurile și preferințele de învățare ale elevului.
Învățare Accesibilitate și universalizare Învățare automată (ML) / RPA (Robot Process Automation) Crearea de profiluri și sugestii de programe de studiu personalizate, actualizate pe măsură ce elevul parcurge etape și consolidează rezultatele învățării. Sistemul poate urmări studentul în orice loc și în orice moment în care este necesar. Accesul universal la sălile de clasă globale. Sisteme de sprijin pentru învățarea pe tot parcursul vieții și pe tot parcursul vieții.
Învățare Asistență la învățare Asistenți vocali și vizuali / medii virtuale Ghiduri umane virtuale, jocuri de realitate virtuală și facilitatori pentru utilizare în diverse medii educaționale. Un asistent didactic virtual cu inteligență artificială este un program conceput pentru a îmbunătăți experiența de învățare a unui elev. Multe cursuri universitare online le cer studenților să învețe ceva de unii singuri. Asistenții virtuali de predare cu inteligență artificială sunt concepuți pentru a lua o parte din povara de pe umerii profesorilor. Cu capacități de învățare automată, aceste programe nu se limitează la a oferi răspunsuri la întrebări obișnuite; ele pot analiza procesul de învățare și pot face sugestii pentru a optimiza abordarea educației.
Învățare Conținut inteligent Platforme virtuale / Generatoare inteligente de conținut Inteligența artificială utilizează algoritmi pentru a personaliza experiența studenților. Învață modul dumneavoastră de învățare. În același timp, generează date pentru a analiza nevoile fiecărui elev în parte și ale clasei în ansamblu. Această tehnologie încearcă, de asemenea, să condenseze manualele în instrumente valoroase pentru pregătirea examenelor, cum ar fi întrebările de tip adevărat sau fals. Rezultatul așteptat este un randament mai mare în învățarea elevilor, obținut prin personalizarea conținutului și autonomia de învățare și evaluare oferită de sistem. Eficacitate: o mai mare disponibilitate și o mai mare personalizare. Eficiență: mai puțin efort personal din partea profesorului.
Managementul feedback-ului Feedback instantaneu RPA (Robot Process Automation) / Machine Learning (ML) Acest instrument le permite elevilor să primească feedback formativ cu privire la competențele lor academice, pe baza criteriilor stabilite de profesori. Elevii își pot repeta temele înainte de a preda o versiune finală. Autonomia cursantului implică o potențială accelerare a procesului de învățare. Standardizarea feedback-ului primit de toți elevii, care este agreat în prealabil de un cadru didactic.

 

Sursa: Instrument de diagnosticare - Perform AI Project.

Retail

Ai este prezent în sectorul de retail cu asistență la cumpărături pentru clienți, săli de probă virtuale, definirea sortimentului și a nivelului de stoc, metode de plată automatizate și prețuri competitive.

 

 

Fluxul de lucru Sarcini Metodologii AI Descrierea aplicației AI TOOL Process Rezultate Descriere
Experiența clienților de retail Asistență la cumpărare Chatbots / Sisteme de recomandare / Sisteme de căutare vizuală / Sisteme de căutare vocală Un chatbot este un program de calculator care comunică prin audio sau text. Chatbot utilizează tehnici avansate de procesare a limbajului natural, dar sistemele simple scanează cuvintele cheie din datele de intrare și aleg un răspuns cu cele mai analoge sau similare modele de cuvinte din bazele de date. Astfel de programe sunt concepute pentru a imita în mod adecvat modul în care un om s-ar putea comporta ca partener de comunicare. Oferă un nivel mai ridicat de servicii pentru clienți, trimit notificări despre noile colecții și sugerează produse similare. Chatbots vizează nevoile clienților și le rezolvă problemele în mod eficient și transparent.
Experiența clienților de retail Săli de probă virtuale Realitatea augmentată / Realitatea virtuală Acestea funcționează prin faptul că au imaginea clienților în magazine, iar aceștia pot selecta hainele care trebuie probate, ceea ce face ca o persoană să aibă o imagine realistă a ținutei fără a o încerca la propriu. Acest lucru face ca întregul proces să fie foarte convenabil și eficient, fără prea multă dezordine în magazin. Ajută clienții să economisească timp și bani din cheltuielile de călătorie și din confortul casei lor; clientul găsește ținutele perfecte, cu toate elementele perfect asortate, în doar câteva minute. Scanerele AI pot primi vânzări enorme în cadrul aceleiași baze de clienți, oferindu-le o imagine în timp real a ceea ce li s-ar potrivi.
Prognoza cererii de vânzare cu amănuntul Planificarea cererii în magazine Big Data / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă Oamenii de știință din domeniul datelor ar putea deschide o nouă lume de posibilități pentru proprietarii de afaceri prin extragerea anomaliilor și corelațiilor din sute de modele de inteligență artificială și de învățare automată pentru a planifica nivelul cererii din magazin pentru o perioadă care ține cont de mulți factori. Inteligența artificială în lanțul de aprovizionare cu amănuntul poate fi utilizată pentru reaprovizionare - calcularea cererii pentru un anumit produs luând în considerare un istoric al vânzărilor, locația, vremea, tendințele, promoțiile și alți parametri. Aceasta a avut ca rezultat, în cazurile studiate, o reducere de până la 30% a golurilor de pe rafturile din magazine.
Merchandising Management Spații Distribuția și sortimentul pe rafturile magazinelor/site-urile web Big Data / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă / Computer Vision / Web Analytics / IoT Analiza datelor de vânzări în funcție de locația magazinului și a raftului poate fi stocată și modelată pentru a îmbunătăți performanța prin abordarea factorilor sezonieri și a altor factori de influență. Rezultate îmbunătățite ale vânzărilor per vizită în magazin și optimizarea aspectului atribuit fiecărui articol de pe rafturi.
Managementul stocurilor magazinului Calculul necesarului de stocuri Big Data / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă / Robot Process Automation (RPA) Tehnologia bazată pe inteligență artificială, combinată cu alți algoritmi de învățare automată, poate ajuta magazinele să reglementeze și să controleze categorisirea produselor. De asemenea, ar ajuta la obținerea inventarului în timp real pentru ca magazinul să aducă stocurile necesare în fiecare zi pentru a evita să piardă un client. Crește satisfacția clienților, ajutându-i pe clienți să găsească cu ușurință produsele în magazin. Acest lucru poate ajuta magazinele de vânzare cu amănuntul să fie în măsură să obțină toate produsele îngrămădite și gata de vânzare în inventarul lor în timp util. Reduce costurile procesului de inventariere.
Managementul numerarului cu amănuntul Casierie Sisteme gratuite RPA (Robot Process Automation) / IoT Tehnologia de cumpărături funcționează atunci când scoateți ceva de pe raft sau îl puneți la loc când ieșiți din magazin; contul magazinului vă va deduce achiziția într-o fracțiune de secundă. În alte cazuri, aparatele scanează codurile de bare ale bunurilor cumpărate și sunt, de asemenea, pregătite să accepte modalitățile digitale de plată. Prin reducerea remunerării angajaților, creșterea eficienței și reducerea timpului de așteptare, robotizarea magazinelor a permis economii semnificative la cheltuielile operaționale.
Strategia prețurilor cu amănuntul Simulare/sensibilitate a prețurilor Big Data / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă Tehnologia de inteligență artificială pentru magazinele de retail vizualizează rezultatele probabile ale mai multor strategii de stabilire a prețurilor. Aceasta citește în câteva secunde date din tranzacțiile anterioare ale afacerii și de pe piață pentru costul real al produsului, activitățile promoționale și cifrele de vânzări de pe piață și își menține paritatea pentru a genera profituri în același prag cu o eficiență mai mare. Tehnologia de inteligență artificială pentru magazinele de vânzare cu amănuntul ajută la stabilirea unor prețuri mai competitive pentru produsele lor, pentru a prospera pe piață. AI citește și interpretează statisticile în funcție de cerere, tendințele sezoniere, caracteristicile, alegerile clienților, data lansării unor noi modele ale acelorași articole etc.

Sursa: Instrument de diagnosticare - Perform AI Project.

Creșterea animalelor

Individualizarea în alimentația animalelor, controlul sănătății, gestionarea reproducerii și gestionarea producției animale sunt principalele contribuții ale IA în sectorul zootehnic.
 
Fluxul de lucru Sarcini Metodologii AI Descrierea aplicației AI TOOL Process Rezultate Descriere
Managementul animalelor Hrană echilibrată / Compoziția aportului Învățare automată (ML) / Senzori / Drone  

Un sistem de gestionare a șeptelului bazat pe viziunea computerizată care le permite fermierilor să monitorizeze vacile. Imaginile transmise de camere sunt analizate în timp real, iar rezultatele sunt transmise pe telefoanele mobile ale fermierilor. 		 Camerele inteligente monitorizează activitatea fizică a animalelor, modelele de hrănire și agresivitatea generală a acestora pentru a informa fermierii cu privire la bunăstarea turmei și pentru a se asigura că este distribuită cantitatea adecvată de hrană, sporind astfel productivitatea turmelor.
Managementul animalelor Monitorizarea bolilor animalelor Sisteme de recunoaștere facială / Recunoașterea mișcărilor și activităților Un cip monitorizează informațiile vitale despre animal, inclusiv variațiile de temperatură, modelele de hrănire și etapele de reproducere prin intermediul unui senzor inteligent, și poate detecta bolile cu 48 de ore înainte de a se manifesta, permițând acordarea de asistență medicală în timp util. Informațiile pentru fiecare animal sunt sincronizate și stocate pe o platformă cloud. Principalele obiective sunt utilizarea datelor pentru a maximiza producția și a limita nivelul de stres al vacilor. Stimulează marjele de profit ale fermierilor cu o medie de 15%. Detectează problemele de sănătate cu o precizie de până la 95%.
Managementul animalelor Administrarea vaccinurilor Sistem robotizat Sistem de injecție robotizat pentru administrarea de vaccinuri și medicamente pentru reproducere la animalele domestice din ferma de lapte.  

Sistemul robotizat de injecție citește etichetele RFID atașate la urechea vacii și obține informații legate de sănătate și de vaccinare. În cazul în care vaca necesită o injecție, aceasta este direcționată spre locul de injectare, iar mecanismul de injectare se poziționează pentru a administra medicamentul în gâtul vacii. Reducerea costurilor și o precizie de 100%.
Managementul animalelor Managementul Estrului Big Data / Senzori / Machine Learning (ML) Zgarda de gât a vacii (cu senzori de mișcare) colectează toate tipurile de date 24 de ore pe zi. Componentele de inteligență artificială ale sistemului de automatizare a produselor lactate procesează datele colectate pentru a oferi informații despre stresul termic, modificarea eficienței de hrănire și estrul vacii. Apariția ciclului de estru duce la eliberarea unor hormoni speciali care afectează comportamentul și mișcările vacii. Componenta IA compară datele colectate recent (despre mișcări) cu datele stocate și poate prezice în avans perioada de ovulație a vacii. Deoarece perioada de ovulație începe după 24 până la 32 de ore de la debutul "căldurilor permanente", fermierul are suficient timp pentru a se pregăti pentru inseminarea artificială a vacii în călduri.
Managementul ieșirii Utilizarea antibioticelor Big Data / Senzori / Machine Learning (ML) Soluția permite monitorizarea animalelor 24 de ore din 24, 7 zile din 7. În cazul în care sistemul detectează tipare de comportament compatibile cu boala - de exemplu, porci care beau mai mult decât de obicei sau care se mișcă anormal - poate alerta imediat fermierii, astfel încât aceștia să poată lua rapid măsuri specifice și să evite nevoia de medicamente. Detectarea semnelor timpurii de îmbolnăvire, precum și recuperarea rapidă a vacilor este esențială pentru sănătatea și bunăstarea animalelor și pentru reducerea consumului de antibiotice. Un studiu a arătat că, cu ajutorul lui Ida, un asistent inteligent pentru produse lactate, timpul de recuperare a vacilor poate fi redus cu mai mult de jumătate.
Managementul ieșirii Prevenirea contagiunii emoționale Învățare automată (ML) Inteligența artificială bazată pe ML ne poate ajuta să identificăm variabilele de contagiune emoțională bazate pe vocalize, indicii olfactive etc., pentru a detecta izbucnirea unei anumite boli sau a stresului. Acest lucru are potențialul de a ne ajuta să îmbunătățim semnificativ condițiile de viață și bunăstarea animalelor de fermă.

Sursa: Instrument de diagnosticare - Perform AI Project.

Agricultură

Putem găsi soluții de inteligență artificială răspândite în întregul proces agricol, de la pregătirea solului, irigare, însămânțare, controlul sănătății culturilor, recoltare etc.

 
Fluxul de lucru Sarcini Metodologii AI Descrierea aplicației AI TOOL Process Rezultate Descriere
Monitorizarea solului Controlul sănătății solului Viziune computerizată / Învățare profundă / Drone Instrumentul identifică, prin intermediul fotografiilor făcute cu telefonul mobil, potențialele defecte și deficiențe de nutrienți din sol. O analiză este realizată de algoritmi software care corelează anumite modele de frunze cu anumite defecte ale solului, dăunători și boli ale plantelor. Controlul calității solului și al adecvării acestuia în fiecare parte a procesului agricol. Reducerea efortului și economiile în ceea ce privește dozarea soluțiilor necesare pentru o calitate corectă a solului.
Monitorizarea culturilor Controlul sănătății culturilor Viziune computerizată / Învățare profundă / Drone Utilizarea viziunii computerizate și a algoritmilor de învățare aprofundată pentru a procesa datele capturate de drone și/sau de tehnologia bazată pe software pentru a monitoriza sănătatea culturilor. Controlul buruienilor prin pulverizare de precizie
Monitorizarea culturilor Irigare Senzori la distanță și tehnologia Arduino Irigatoarele automate de plante sunt amplasate pe câmp prin intermediul tehnologiei wireless pentru irigarea prin picurare. Această metodă asigură fertilitatea solului și utilizarea eficientă a resurselor de apă.
Recoltarea culturilor Sarcini de recoltare Roboți agricoli  

Roboții autonomi se ocupă de sarcini agricole esențiale, cum ar fi recoltarea culturilor într-un volum mai mare și într-un ritm mai rapid decât cel uman muncitori.		 Reducerea costului sarcinilor de recoltare și înlocuirea lipsei de forță de muncă care reduce creșterea sectorului.
Managementul recoltării Analiza predictivă a recoltei Învățare automată Algoritmi de învățare automatizată în legătură cu sateliții pentru a prezice vremea, a analiza durabilitatea culturilor și a evalua fermele în ceea ce privește prezența bolilor și a dăunătorilor. Modele de urmărire și predicție a diferitelor efecte ale mediului asupra randamentului culturilor. Sursele de date includ temperatura, precipitațiile, viteza vântului și radiația solară, precum și comparații cu valorile istorice.

Sursa: Instrument de diagnosticare - Perform AI Project.

Servicii

La fel ca în cazul fabricării produselor, IA poate ajuta sectorul serviciilor în procesul de cercetare și conceptualizare a serviciilor. Contribuțiile specifice în sectorul serviciilor sunt legate de procesul de producție de servicii, cu un accent deosebit pe următoarele:

Planificarea și alocarea resurselor de servicii pentru a asigura o experiență de serviciu pentru client.

Controlul calității serviciilor la timp, deoarece QC în servicii ar trebui să fie în principal preventiv, deoarece timpul de producție și de consum este simultan, nu există stocuri ca în cazul produselor pentru a remedia orice problemă de calitate înainte de consum.
 
Fluxul de lucru Sarcini Metodologii AI Descrierea aplicației AI TOOL Process Rezultate Descriere
Proiectarea serviciilor Cercetare în domeniul serviciilor, conceptualizare, structurare și testare Big Data / Data Mining / Machine Learning (ML) / Procesarea limbajului natural / Web scraping / Analiza predictivă / RPA (Robot Process Automation) / Internet of Things (IoT) Tehnologia IA colectează date de la un public țintă selectat pentru a defini și testa principalele concepte de servicii, pentru a structura serviciile de bază, complementare și de guvernanță și, în final, pentru a testa serviciile și gradul de satisfacție asociat. Pentru a menține relevanța, este necesar să se realizeze cât mai curând posibil un studiu de piață. Întârzierea în livrare duce adesea la perspective depășite și la o analiză inexactă a sentimentelor. Instrumentele de cercetare de piață cu inteligență artificială, cresc eficiența și reduc costurile procesului.
Funcționarea serviciului Planificarea resurselor de servicii Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă Pe baza utilizării istorice a resurselor și a previziunilor privind cererea, luând în considerare mai multe variabile, algoritmul va genera niveluri de cerere pentru fiecare serviciu, va identifica blocajele și va recomanda alocarea resurselor. Ajustarea disponibilității și utilizării serviciilor și a resurselor (oameni, spații și instrumente) pentru a prognoza cererea. Reducerea costurilor de operare a serviciilor.
Funcționarea serviciului Controlul calității serviciilor (QC) Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă / RPA (Robot Process Automation) / Internet of Things (IoT) Utilizarea camerelor inteligente și a software-ului aferent bazat pe inteligență artificială pentru sarcinile de inspecție a serviciilor. Inclusiv instalațiile, participarea clienților, echipa de service, instrumentele de service și alte elemente ale mediului de service. Inspecție de calitate îmbunătățită la viteze, latență și costuri care depășesc capacitățile inspectorilor umani.

 

Sursa: Instrument de diagnosticare - Perform AI Project.

Bunuri de consum ambalate

În sectorul CPG, pe lângă soluțiile generale de inteligență artificială pentru procese, putem găsi și altele specifice care se adresează:

  • Proiectarea, testarea și îmbunătățirea produselor
  • Alocarea resurselor în producție
  • Controlul calității materiilor prime și a componentelor primite și a producției.
 
Fluxul de lucru Sarcini Metodologii AI Descrierea aplicației AI TOOL Process Rezultate Descriere
Design de produs Cercetare și dezvoltare de produse Big Data / Machine Learning (ML) / Procesarea limbajului natural / Web scraping / RPA (Robot Process Automation) Cercetarea de piață bazată pe inteligență artificială oferă rezultate aproape în timp real. Tehnologia AI colectează datele de la un public țintă selectat și monitorizează și scanează automat cuvinte cheie sau subiecte. Pentru a menține relevanța, este necesar să se realizeze cât mai curând posibil un studiu de piață. Întârzierea în livrare duce adesea la perspective depășite și la o analiză inexactă a sentimentelor. Instrumentele de cercetare de piață cu inteligență artificială, cresc eficiența și reduc costurile procesului.
Fabricarea Biroul tehnic Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă / RPA (Robot Process Automation) Identificarea îmbunătățirilor potențiale derivate din modificările minore ale specificațiilor tehnice ale produselor. Reduce costurile produselor și/sau crește nivelul de satisfacție a clienților.
Fabricarea Achiziții (materii prime și componente) Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă / RPA (Robot Process Automation) Previziunea cererii permite soluțiilor RPA să anticipeze nevoile de componente ale diferiților furnizori, iar comenzile necesare sunt automatizate, ținând cont de comenzile minime negociate cu furnizorii. Acesta reduce costul procesului de reaprovizionare cu componente și materii prime și ajustează costul acestor stocuri.
Fabricarea INPUT/OUTPUT Logistică Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă / RPA (Robot Process Automation) Pentru a prezice lipsurile din stoc și a le gestiona prin organizarea de noi livrări, întreprinderile CPG pot monitoriza locația produselor. și inventarul, utilizând dispozitive IoT și alte surse, cum ar fi datele de tranzacționare și chiar surse terțe, cum ar fi vremea.  Instrumentele de inteligență artificială pot elimina efortul manual și pot crește eficiența în logistică.
Fabricarea Depozitare Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă / RPA (Robot Process Automation) Previziunile de producție ne permit să elaborăm previziunile de achiziție. Putem determina amestecul de componente care trebuie stocate în fiecare perioadă și rata la care acestea vor fi transformate în stoc de produse finite. Ajustarea investițiilor necesare în instalații și a nivelului altor resurse umane și tehnice necesare pentru a gestiona stocurile intrate și ieșite pentru perioada respectivă.
Fabricarea Planul de fabricație Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă IA ne permit să încorporăm o mare varietate de surse de date necesare pentru a produce rezultate suficient de precise pentru întreprinderile moderne. Sistemele bazate pe IA pot prezice cu mai multă precizie numărul de produse necesare și termenul în care acestea vor trebui să fie reaprovizionate. Reduce suprastocul de componente și produse finite.
Fabricarea Controlul calității produselor (QC) Data Mining / Machine Learning (ML) / Analiza predictivă / RPA (Robot Process Automation) / Internet of Things (IoT) Utilizarea camerelor inteligente și a software-ului aferent bazat pe inteligență artificială pentru sarcinile de inspecție în producție. Inspecție de calitate îmbunătățită la viteze, latență și costuri care depășesc capacitățile inspectorilor umani
         


Source: Diagnostic Tool -  LiveCircular Canvas Project.

RESURSE SUPLIMENTARE: VIDEOCLIPURI ȘI/SAU LINKURI UTILE

PERFORM AI Filme.

 



Efectuați animații AI.

 

Referințe



  • 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







Întrebare de reflecție

Vă rugăm să ne oferiți o aplicație sectorială pentru viitor care nu este dezvoltată în prezent și să ne argumentați cu privire la beneficiile acesteia.

Exerciţii

exercise_multiple_choice

Urmăriți videoclipul referitor la IA în sectorul zootehnic și răspundeți la întrebarea.

Gulerul pentru vaci ajută la:

exercise_multiple_choice

Cu ajutorul instrumentului de diagnosticare a impactului, bifați răspunsurile corecte:

Erasmus logo
Sprijinul acordat de Comisia Europeană pentru elaborarea acestei publicații nu constituie o aprobare a conținutului, care reflectă doar opiniile autorilor, iar Comisia nu poate fi trasă la răspundere pentru orice utilizare a informațiilor conținute în aceasta.
Toate drepturile rezervate © 2021
cookieAcest site foloseşte cookie-uri. Prin continuarea navigării pe site, acceptaţi folosirea acestora!