Affärsprocesser och AI-prestanda

AI-påverkan på specifika sektorers processer

Källa: Utför AI-projekt.

Genom att utveckla ett specifikt AI-verktyg för en viss uppgift inom en viss verksamhetssektor kommer den AI-metod som stöder den (ML, DL, RPA OSV.) att konfigureras för att uppnå ett relevant resultat, ofta olika sektorer. En RPA-baserad lösning för boskapsuppfödning möjliggör vaccination av de djur som behöver det på rätt datum. Däremot kommer en RPA-lösning för ett tredjepartsföretag för redovisningstjänster att göra det möjligt att konvertera en faktura som mottagits på papper till data som dess redovisningssystem direkt kan bearbeta. Den metod som används, RPA, är densamma, men den lösning som utvecklats och resultatet försökte skilja sig åt inom varje sektor. I denna undermodul kommer vi att analysera de aktivitetssektorer som visas i diagrammet ovan. Låt oss se.

Försäkring

Inom försäkringssektorn är de viktigaste AI-tillämpningarna automatisering av datainlämning, riskbedömning och relaterad konkurrensutsatt prissättning.


Arbetsflöde	Uppgifter	AI-metoder	AI TOOL Process Applikationsbeskrivning	Resultat Beskrivning
Underkastelse	Behandling av inlämning	RPA (Robot Process Automation) / Optisk teckenigenkänning (OCR) / Natural Language Processing (NPL)	De extraherar information från ostrukturerade data genom optisk teckenigenkänning (OCR) och naturlig språkbehandling (NLP). Dessa tekniker kan eliminera behovet av att manuellt granska varje dokument från traditionella eller icke-traditionella källor och hjälpa försäkringsgivare att fånga och klassificera användbar information.	AI kan avsevärt förbättra inlämningsprocessen och spara värdefull tid för mer produktiva uppgifter.
Riskbedömning	Analys av klientprofil	MetaData / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys	Med hjälp av maskininlärningsmodeller och andra analytiska tekniker kan försäkringsgivare fördjupa sin förståelse för risken som är förknippad med en kunds profil. Med hjälp av data från interna och externa källor kan dessa modeller lära av det förflutna och förutsäga risk-profilen för nya inlämningar.	Riskbedömare kan spara en betydande tid som avsätts för dataanalys och fatta mer välgrundade beslut eftersom dessa modeller är bättre än människor på att känna igen mönster i omfattande data.
Försäkring Prissättning	Profilrisk och lönsam prismontering	MetaData / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys	Genom att använda maskininlärningsmodeller kan försäkringsbolag prissätta risker mer konkurrenskraftigt. Dessutom kan AI-drivna system möjliggöra data-baserad dynamisk prissättning i realtid.	Att ha en bättre förståelse för risk gör det möjligt för försäkringsgivare att besluta om lönsam och rättvis prissättning, det vill säga riskprofilerna. Dessa kan öka lönsamheten genom förbättring av arbetsflöden och prissättningsstrategi, minska time-to-market och säkerställa kundnöjdhet och retention.

Källa: Diagnostiskt verktyg - Utför AI-projekt.

Logistik & Transport

Inom logistik- och transportsektorn genererar myriaden av rörelser, transaktioner och mellanliggande lagerpunkter i produktresan från deras ursprung till deras slutdestination en mängd möjligheter för tillämpning av AI.

Viktiga tillämpningarär:

- Hanteringen av materialrörelser och de resurser som är inblandade.
- Kontroll av kapacitet och transportmedel som används.
- Organisation och optimering av distributions- och leveransvägar.
- Planering och prognostisering av efterfrågan och tillhörande intäkter.


Arbetsflöde	Uppgifter	AI-metoder	AI TOOL Process Applikationsbeskrivning	Resultat Beskrivning
Logistisk administration	Frakt- och varuförflyttningsdata	RPA (Robot Process Automation)	Prediktiv analys uppskattar kundernas efterfrågan genom att extrahera och organisera historiska data genom att tillämpa analystestet på dem.	Med olika metoder för efterfrågeprognoser kan organisationen förbättra sina beslutsprocesser i kapacitetsplanering.
Logistisk administration	Lagerstyrning	Maskininlärning (ML) / Sensorer / RPA (Robotprocessautomation) / Autonoma fordon	Varor tas emot på lagret (Inkommande), identifieras, sorteras, bearbetas, förpackas och görs klart för leverans (utgående); Alla steg utförs automatiskt med försumbara brister.	Genom att kombinera maskininlärning med IoT-sensorer och övervakningsdata i realtid skapas ett intelligent lager som också kan kopplas till den centraliserade databehandlingsenheten, så att volymen av orderbearbetning ökar den totala produktiviteten: i pick-and-pack-processer, slitsvägar för paket, parkering och leverans av rätt paket.
Underhåll av logistikresurser	Prediktivt underhåll	Datautvinning / maskininlärning (ML) / RPA (robotprocessautomatisering)	AI-drivna system samlar automatiskt in och analyserar data om tillgångar och varnar för eventuella haverier. Sådana system kan samla information om fel, utarbeta statistik och schemalägga reparationer baserat på dessa statistiska data.	Om en leverantör kan garantera användningen av tillgängliga och pålitliga tillgångar kommer det att bidra till att få en konkurrensfördel och förtroende hos tjänstekonsumenterna.
Leverantörskedja	Logistisk planering	Prediktiv analys / Machine Learning (ML)	Prediktiv analys är att uppskatta kundernas efterfrågan genom att extrahera och organisera historiska data genom att tillämpa analystestet på dem.	Med olika metoder för efterfrågeprognoser kan organisationen förbättra sina beslutsprocesseri resursplanering, riskbedömning, försäljning och marknadsföringsstrategi etc.
Routning	Ruttdesign och optimering	Datautvinning / maskininlärning (ML) / RPA (robotprocessautomatisering)	Ruttoptimeringstekniker använder kortaste vägen algoritmer för att identifiera den mest effektiva vägen för bilar att leverera produkten.	Med ruttoptimering hjälper AI till att hålla koll på vägtrafiken, minska bränsleförbrukningen, förbättra luftkvaliteten och stadsplaneringsleveranserna, identifiera förarens fria time och underlätta parkering. Det hjälper till att påskynda leveransprocessen, avsevärt minska fraktkostnaderna och i slutändan förbättra kundnöjdheten.
Avkastningsstrategi	Optimering av avkastning	Datautvinning / maskininlärning (ML) / RPA (robotprocessautomatisering)	AI-system kan göra hela processen snabbare, säkrare och smartare. Detta hjälper till att underlätta snabb leverans till kunden enligt åtagandet. Automatiserade system påskyndar, vilket tar bort operativa flaskhalsar längs värdekedjan med minimal ansträngning för att uppnå leveransmål.	Med avkastningsoptimering kan du avgöra vilka lagerområden som fungerar bra och vilka som inte gör det. Du kommer att förstå de specifika elementen eller omständigheterna i dessa områden, utnyttja dem för att maximera effektiviteten och öka dina intäkter.
Prognoser för logistikefterfrågan	Förutsägelse av efterfrågan	Datautvinning / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys	Du kan använda AI och Machine Learning för att förutsäga efterfrågan eller förbättra efterfrågeprognoser och lagerhantering.	Baserat på erfarenhet får du en detaljerad analys av alla faktorer som påverkar efterfrågan och hittar värdefulla insikter.

Källa: Diagnostiskt verktyg - Utför AI-projekt.

Utbildning

Från utbildningscentrets administrativa och akademiska ledning till personligt inlärningsinnehåll, verktyg, feedback och bedömningsmetoder är AI alltmer närvarande inom utbildningssektorn.


Arbetsflöde	Uppgifter	AI-metoder	AI TOOL Process Applikationsbeskrivning	Resultat Beskrivning
Ledning av utbildningscenter	Utbildningscentrets administrativa uppgifter	RPA (Robot Process Automation)	System för akademisk ledning av kurser, lärare och studenter samt administrativ och dokumentär hantering i samband med utbildningscentret.	Spara insatser i akademisk och dokumentär förvaltning av centret. Noggrannhet, efterlevnadskontroll, standardisering och konsekvens av data. En mängd fördesignade rapporter kan utföras utan problem.
Lärdom	Personligt inlärningsinnehåll Definition	Maskininlärning (ML)	Studieplanen och innehållet som bäst passar elevens lärstil föreslås genom att analysera elevens inlärningsprofil och inlärningsdatabasen för en mängd liknande profiler. Detta förslag justeras kontinuerligt enligt resultaten av dess användning av studenten och utvecklingen av deras inlärningsstil.	Personligt elektroniskt inlärningsinnehåll anpassat till elevens inlärningsstilar och preferenser.
Lärdom	Tillgänglighet och universalisering	Maskininlärning (ML) / RPA (Robotprocessautomatisering)	Skapande av profiler och personliga studieplansförslag. Systemet kan följa eleven till vilken plats och tid som helst där det är nödvändigt.	Universell tillgång till globala klassrum. Livslånga och livsomfattande stödsystem för lärande.
Lärdom	Hjälp med lärande	Röst- och visuella assistenter / virtuella miljöer	Virtuella mänskliga guider, virtual reality-games för användning i olika utbildningsmiljöer. En AI-driven virtuell lärarassistent är ett program som är utformat för att förbättra en elevs inlärningsupplevelse.	AI-d-rivna virtuella lärarassistenter är utformade för att ta lite belastning från fakultetens axlar. Med maskininlärningsfunktioner ger dessa program inte bara svar på vanliga frågor, de kan analysera inlärningsprocessen och ge förslag för att optimisera tillvägagångssättet för utbildning.
Lärdom	Smart innehåll	Virtuella plattformar / Smarta innehållsgeneratorer	AI använder algoritmer för att anpassa studentupplevelsen. Det lär sig ditt sätt att lära dig. Samtidigt genererar den data för att analysera behoven hos enskilda elever och klassrummet som helhet. Denna teknik försöker också kondensera läroböcker till värdefulla verktyg för examensförberedelser, till exempel sanna eller falska frågor.	Det förväntade resultatet är en större avkastning i studentinlärning, uppnådd genom personalisering av innehåll och inlärnings- och bedömningsautonomi som tillhandahålls av systemet. Effektivitet: större tillgänglighet och större personalisering. Effektivitet: mindre personlig ansträngning från lärarens sida.
Hantering av feedback	Omedelbar feedback	RPA (Robotprocessautomation) / Maskininlärning (ML)	Detta verktyg gör det möjligt för studenter att få formativ feedback om sina akademiska färdigheter baserat på kriterier som fastställts av lärare.Studenter kan iterera på sina uppdrag innan de lämnar in en slutlig version.	Elevens autonomi innebär potentiell acceleration i inlärningsprocessen. Standardisering av den feedback som mottagits av alla studenter, som i förväg överenskommits av en kader av teachers.

Källa: Diagnostiskt verktyg - Utför AI-projekt..

Detaljhandel

Ai är närvarande i detaljhandeln med kundshoppinghjälp, virtuella provrum, sortiments- och lagernivådefinition, automatiserade betalningsmetoder och konkurrenskraftiga priser.

Arbetsflöde	Uppgifter	AI-metoder	AI TOOL Process Applikationsbeskrivning	Resultat Beskrivning
Kundupplevelse för detaljhandeln	Hjälp med köp	Chatbots / Rekommendationssystem / Visuella söksystem / Röstsökningssystem	En chatbot är ett datorprogram som kommunicerar via ljud eller text. Chatbot använder avancerade Natural Language Processing-tekniker, men enkla system söker efter nyckelord i inmatningen och väljer ett svar med de mest analoga eller liknandeordmönstren från databaser.	Sådana program är utformade för att på ett adekvat sätt imitera hur en människa kan bete sig som en kommunicerande partner. Ge en högre nivå av kundservice, skicka meddelanden om nya kollektioner och föreslå liknande produkter. Chatbots riktar sig mot kundernasbehov och löser deras problem effektivt och öppet.
Kundupplevelse för detaljhandeln	Virtuella provrum	Förstärkt verklighet / virtuell verklighet	De fungerar genom att ha kundernas profil i butikerna, och de kan välja de kläder som behöver provas, vilket gör att man har en realistisk bild utan att ens bokstavligen prova den. Detta gör hela processen bekväm och effektiv.	Hjälp kunderna att spara tid och pengar från resekostnader och bekvämligheten med sitt hem; Kunden hittar de perfekta kläderna med alla element perfekt matchade på bara några minuter. AI-skannrar kan ta emot enorma försäljningssiffror inom samma kundbas genom att ge dem en realtidsbild av vad som skulle passa dem.
Prognoser för efterfrågan i detaljhandeln	Planering av efterfrågan i butik	Meta Data / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys	Datavetare kan öppna en ny värld av möjligheter för företagare genom att extrahera avvikelser och korrelationer från hundratals modeller för artificiell intelligens och maskininlärning för att planera butikens efterfrågenivå under en period som tar hänsyn till många faktorer.	AI i detaljhandelns leveranskedja kan användas för påfyllning - beräkna efterfrågan på en viss produkt genom att överväga en historia av försäljning, plats, väder, trender, kampanjer och andra parametrar. Det resulterade i studerade fall, med upp till 30% reduktionav luckor i butikshyllan.
Merchandising Management	Utrymmen Distribution och sortiment på butikshyllorna/hemsidorna	Meta Data / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys / Visuellt innehåll / Webbanalys / IoT	Försäljningsdataanalys per butik och hyllplatskan lagras och modelleras för att förbättra prestanda genom att ta itu med säsongsbetonade och andra påverkande faktorer.	Förbättrade försäljningsresultat per butiksbesök och optimering av vändningen som tilldelats varje artikel på hyllorna.
Hantering av butikslager	Inventering NeeDS Beräkning	Meta Data / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys / Robotprocessautomatisering (RPA)	AI-baserad teknik i kombination med andra algoritmer för maskininlärning kan hjälpa butiker att reglera och hålla koll på produktkategorisering. Det skulle också hjälpa till att få realtidsinventeringen till butiken för att få in de nödvändiga lagren varje dag för att undvika att missa en kund.	Ökar kundnöjdheten och hjälper kunden att enkelt hitta produkter i butiken. Detta kan hjälpa butiker att kunna få alla produkter staplade och redo för försäljning i sitt lager i tid. Minskar kostnaderna för lagerprocessen.
Kontanthantering för detaljhandeln	Kassafria system	RPA (Robot Process Automation) / IoT	Shoppingteknik fungerar när du drar ut något från hyllan eller lägger tillbaka det när du går ut ur butiken; Store-kontot drar av ditt köp inom en bråkdel av en sekund. I andra fall skannar maskinerna streckkoderna för de inköpta varorna och är också redo att acceptera digitala betalningssätt.	Genom att minska anställdas ersättning, öka effektiviteten och minska väntetiden hade robotiseringen av butiker betydande besparingar på driftskostnaderna.
Prisstrategi för detaljhandeln	Prissimulering/känslighet	Meta Data / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys	AI-teknik för butiker visualiserar de troliga resultaten av flera prissättningsstrategier. Den läser data inom några sekunder från företagets tidigare transaktioner och marknaden för produktens faktiska kostnad, marknadsföringsaktiviteter och försäljningssiffror på marknaden och håller sig i nivå med att generera vinster inom samma tröskel med högre effektivitet.	AI-teknik för butiker hjälper till att sätta priser för sina produkter mer konkurrenskraftigt för att lyckas på marknaden. AI läser och tolkar statistiken efter efterfrågan, säsongstrender, egenskaper, kundval, släppdatum för nya modeller av samma artiklar etc.

Källa: Diagnostiskt verktyg - Utför AI-projekt.

Boskap

Individualisering inom djurfoder, hälsokontroll, reproduktionshantering och hantering av djurproduktion är de viktigaste bidragen från AI inom boskapssektorn.


Arbetsflöde	Uppgifter	AI-metoder	AI TOOL Process Applikationsbeskrivning	Resultat Beskrivning
Skötsel av djur	Balanserad matnings- / intagskomposition	Maskininlärning (ML) / Sensorer / Drönare	Ett djurhållningssystem som drivs av datorseende som låter bönder övervaka kor. Kameraflödet analyseras i realtid och resultaten vidarebefordras till lantbrukarnas mobiltelefoner.	Smarta kameror övervakar djurens fysiska aktivitet, utfodringsmönster och övergripande aggressivitet för att informera jordbrukare om deras besättnings välbefinnande och se till att lämplig mängd foder delas ut, vilket ökar besättningarnas produktivitet.
Skötsel av djur	Övervakning av djursjukdomar	System för ansiktsigenkänning/Rörelse ochigenkänning av aktiviteter	Ett chip övervakar viktig information om djuret, inklusive temperaturvariationer, matningsmönster och reproduktionsstadier genom den smarta sensorn, och kan upptäcka sjukdomar 48 timmar innan de manifesteras, vilket möjliggör snabbmedicinsk uppmärksamhet. Informationen för varje djur synkroniseras och lagras i en molnplattform.	Huvudmålen är att utnyttja data för att maximera produktionen och begränsa stressnivåerna på korna. Ökar jordbrukets vinstmarginaler med i genomsnitt 15%. Upptäcker hälsaproblem med upp till 95% noggrannhet
Skötsel av djur	Administrering av vaccin	Robotsystem	Robotinjektionssystem för att leverera vacciner och reproduktionsmediciner till husdjur på mjölkgården.	Robotinjektionssystemet läser av RFID-taggarna som är fästa vid kons öra och får hälsorelaterad information och vaccinationsregister. Om en ko kräver en injektion riktas den mot injektionsstället och injektionsmekanismen positionerar sig för att leverera medicinen till kons hals. Minskning av kostnader och 100% noggrannhet.
Skötsel av djur	Estrus ledning	Meta Data / Sensorer / Maskininlärning (ML)	Kons nackkrage (med rörelsesensorer) samlar in alla typer av data 24 timmar om dygnet. AI-komponenter i mejeriautomatiseringssystemet bearbetar insamlade data för att ge insikter om värmestressen, förändringen i utfodringseffektivitet.	Förekomsten av brunstcykeln resulterar i frisättning av speciella hormoner som påverkar kons beteende och rörelse. AI-komponenten jämför nyligen insamlade data (om rörelser) med lagrade data och kan förutsäga kons ägglossningsperiod i förväg. Eftersom ägglossningsperioden börjar efter 24 till 32 timmar efter början av "Stående värme", har bonden tillräckligt med tid att förbereda sig för artificiell insemination av koen i värme.
Hantering av utdata	Användning av antibiotika	Meta Data / Sensorer / Maskininlärning (ML)	Lösningen gör att djur kan övervakas dygnet runt. Om systemet upptäcker beteendemönster som överensstämmer med sjukdom - till exempel grisar som dricker mer än vanligt eller rör sig onormalt - kan det omedelbart varna bönderna så att de snabbt kan vidta riktade åtgärder och undvika behovet av droger.	Att upptäcka tidiga tecken på sjukdom samt snabb återhämtning av kor är nyckeln till djurhälsa, välbefinnande och en minskning av antibiotika. En studie har visat att med Ida, en intelligent mjölkassistent, kan återhämtningstiden för kor minskas med mer än hälften.
Hantering av utdata	Förebyggande av känslomässig smitta	Maskininlärning (ML)	ML-baserad AI kan hjälpa oss att identifiera variablerna för känslomässig smitta baserat på vokaliseringar, luktsignaler etc. för att upptäcka utbrott av en specifik sjukdom eller stress.	Detta har potential att hjälpa oss att avsevärt förbättra levnadsvillkoren ochvälbefinnandet för djur.

Källa: Diagnostiskt verktyg - Utför AI-projekt.

Jordbruk

Vi kan hitta AI-lösningar spridda över hela jordbruksprocessen, från markberedning, bevattning, sådd, grödhälsokontroll, skörd etc.


Arbetsflöde	Uppgifter	AI-metoder	AI TOOL Process Applikationsbeskrivning	Resultat Beskrivning
Markövervakning	Kontroll av markhälsa	Visuellt innehåll / Djupinlärning / Drönare	Verktyget identifierar, genom mobiltelefonbilder, potentiella defekter och näringsbrister i jorden. En analys utförs av mjukvarualgoritmer som korrelerar vissa lövmönster med vissa markdefekter, växtskadegörare och sjukdomar.	Kontroll av markkvaliteten och dess lämplighet i varje del av jordbruksprocessen. Minskning av ansträngning och besparingar i doseringen av de lösningar som är nödvändiga för rätt markkvalitet.
Övervakning av grödor	Hälsokontroll av grödor	Visuellt innehåll / Djupinlärning / Drönare	Utnyttja datorseende och djupinlärningsalgoritmer för att bearbeta data som fångats av drönare och / eller mjukvarubaserad teknik för att övervaka grödans hälsa.	Weed Control genom precisionssprutning
Odling	Bevattning	Fjärrsensorer	Automatiska växtbevattnare planteras på åkrar genom trådlös teknik för droppbevattning.	Denna metod säkerställer jordens bördighet och effektiv användning av vattenresurser.
Skördegrödor	Skördeuppgifter	Jordbruksrobotar	Autonoma robotar hanterar viktiga jordbruksuppgifter som att skörda grödor i högre volym och snabbare takt än mänskliga arbetare.	Minska kostnaderna för avverkningsuppgifter och ersätta bristen på arbetskraft som minskar sektorns tillväxt
Hantering av avverkning	Skörda prediktiv analys	Maskininlärning	Maskininlärningsalgoritmer i samband med satelliter för att förutsäga vädret, analysera grödornas hållbarhet och utvärdera gårdar för förekomst av sjukdomar och skadedjur.	Modeller för att spåra och förutsäga olika miljöpåverkan på grödor. Datakällor är temperatur, nederbörd vindhastighet och solstrålning, tillsammans med jämförelser med historiska värden.

Källa: Diagnostiskt verktyg - Utför AI-projekt.

Tjänster

I likhet med produkttillverkning kan AI hjälpa tjänstesektorn. Specifika bidrag inom tjänstesektorn är relaterade till tjänsteproduktionsprocessen, med ett starkt fokus på följande:

Effektiv resursplanering och resursallokering för att säkerställa serviceupplevelse för kunden.
Kvalitetskontroll i tid, eftersom kvalitetskontroller i tjänster huvudsakligen bör vara förebyggande eftersom produktions- och konsumtionstiden är relativt samtidig.


Arbetsflöde	Uppgifter	AI-metoder	AI TOOL Process Applikationsbeskrivning	Resultat Beskrivning
Design av tjänster	Tjänsteforskning, konceptualisering, strukturering och testning	MetaData / Data utvinning / Machine Learning (ML) / Natural Language Processing / Webbskrapning / Prediktiv analys / RPA (Robot Process Automation) / Internet of Things (IoT)	AI-tekniken samlar in data från en utvald målgrupp för att definiera och testa de viktigaste tjänstekoncepten, strukturera de grundläggande, kompletterande och styrningstjänsterna och slutligen testa de servuction och tillfredsställelsen i samband med detta.	Marknadsundersökningar måste göras ASAP för att upprätthålla relevans. Försenad leverans resulterar ofta i inaktuella insikter och felaktig sentimentanalys. AI-marknadsundersökningsverktyg, öka effektiviteten och minska processkostnaderna.
Design av tjänster	Planering av serviceresurser	Datautvinning / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys	Baserat på historisk resursanvändning och efterfrågeprognoser, med hänsyn till flera variabler, kommer algoritmen att generera efterfrågenivåer för varje tjänst, identifiera flaskhalsar och rekommendera resursallokeringar.	Justera servaktion ???och resurstillgänglighet och användning (människor, utrymmen och verktyg) för att prognostisera efterfrågan. Minskning av kostnaderna för servicedrift.
Design av tjänster	Kvalitetskontroll av tjänster (QC)	Data utvinning / Machine Learning (ML) / Prediktiv analys / RPA (Robot Process Automation) / Internet of Things (IoT)	Användning av smarta kameror och relaterad AI-aktiverad programvara för serviceinspektionsuppgifter. Inklusive faciliteter, kunddeltagande, service team, serviceverktyg och andra servicemiljöelement.	Förbättrad kvalitetsinspektion vid hastigheter, latens och kostnader utöver kapaciteten hos mänskliga inspektörer.

Källa: Diagnostiskt verktyg - Utför AI-projekt.

Konsumentförpackade varor

I CPG-sektorn, förutom allmänna processer AI-lösningar, kan vi hitta andra specifika adresserade till:

Produktdesign, testning och förbättring
Resursfördelning inom tillverkningsindustrin
Kvalitetskontroll av råmaterialoch komponenter inkommande och tillverkningsutgångar.


Arbetsflöde	Uppgifter	AI-metoder	AI TOOL Process Applikationsbeskrivning	Resultat Beskrivning
Produkt Design	Produktforskning och utveckling	Meta Data / Machine Learning (ML) / Natural Language Processing / Webbskrapning / RPA (Robot Process Automation)	AI-baserad marknadsundersökning ger resultat i nära realtid. AI-tekniken samlar in data från en utvald målgrupp ochövervakar och skannar automatiskt nyckelord eller ämnen.	Marknadsundersökningar måste göras ASAP för att upprätthålla relevans. Försenad leverans resulterar ofta i inaktuella insikter och felaktig sentimentanalys. AI-marknadsundersökningsverktyg, öka effektiviteten och minska processkostnaderna.
Tillverkning	Tekniska kontoret	Data utvinning / Machine Learning (ML) / Prediktiv analys / RPA (Robot Process Automation)	Identifiera potentiella förbättringar som härrör från mindre ändringar av specifikationer för produktteknik.	Minskar produktkostnaderna och/eller ökar kundnöjdheten.
Tillverkning	Inköp (råvaror och komponenter)	Data utvinning / Machine Learning (ML) / Prediktiv analys / RPA (Robot Process Automation)	Efterfrågeprognoser gör det möjligt för RPA-lösningar att förutse de olika leverantörernas komponentbehov, och de nödvändiga beställningarna automatiseras med hänsyn till dem inimum-order som förhandlats fram med leverantörerna.	Det minskar kostnaden för komponent- och råvarupåfyllningsprocessen och justerar kostnaden för sådana lager.
Tillverkning	INPUT/OUTPUT Logistik	Data utvinning / Machine Learning (ML) / Prediktiv analys / RPA (Robot Process Automation)	För att förutsäga brist på lager och hantera dem genom att ordna nya leveranser kan CPG-företagen övervaka produktplats och lager med hjälp av IoT-enheter och andra källor som transaktionsdata och till och med tredjepartskällor, till exempel vädret.	AI-verktyg kan eliminera manuellt arbete och öka effektiviteten i logistiken.
Tillverkning	Lagerhållning	Data utvinning / Machine Learning (ML) / Prediktiv analys / RPA (Robot Process Automation)	Produktionsprognosen gör det möjligt för oss att utarbeta inköpsprognosen. Vi kan bestämma blandningen av komponenter som ska lagras under varje period och hur snabbt de kommer attomvandlas till färdigt produktlager.	Justera de nödvändiga investeringarna i anläggningar och nivån på andra mänskliga och tekniska resurser som behövs för att hantera det inkommande och utgående beståndet för perioden.
Tillverkning	Tillverkningsplan	Datautvinning / Maskininlärning (ML) / Prediktiv analys	AI gör det möjligt för oss att införliva det stora utbudet av datakällor som behövs för att producera resultat som är tillräckligt exakta för det moderna företaget. AI-baserade system kan mer exakt förutsäga hurmånga produkter som behövs och hur länge de kommer att behöva fyllas på.	Minskar överlager av komponenter och färdiga produkter.
Tillverkning	Kontroll av produktkvalitet (QC)	Data utvinning/ Machine Learning (ML) / Prediktiv analys / RPA (Robot Process Automation) / Internet of Things (IoT)	Användning av smarta kameror och relaterad AI-aktiverad programvara för tillverkningsinspektionsuppgifter.	Förbättrad kvalitetsinspektion vid hastigheter, latens och kostnader utöver kapaciteten hos mänskliga inspektörer.

Källa: Diagnostiskt verktyg - Utför AI-projekt.

YTTERLIGARE RESURSER: VIDEOR OCH/ELLER ANVÄNDBARA LÄNKAR

PERFORM AI Movies.

PERFORM AI Animations.

Referenser

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