Ako nasadiť umelú inteligenciu vo vašej spoločnosti? Pozrite si týchto osem praktických scenárov.
Na tejto stránke nájdete interaktívne prezentácie s aplikáciami umelej inteligencie v podnikoch.
Uvidíte osem scenárov praktického nasadenia AI. Tieto riešenia sú dnes dostupné na trhu a už boli nasadené v priemyselných podnikoch.
Predstavíme vám možnosti využitia umelej inteligencie v konkrétnych obchodných podmienkach. Dozviete sa tiež viac o technickom a organizačnom prostredí, ktoré budete potrebovať na úspešné nasadenie riešení AI.
Interaktívne prezentácie
Umelá inteligencia v priemyselnej výrobe
Pozrite si rôzne typy využitia AI vo výrobnom procese. Zoznam je už teraz rozsiahly a bude sa časom rozširovať. Umelá inteligencia môže byť nasadená pre rôzne úlohy alebo optimalizačné opatrenia v konkrétnych strojoch a zariadeniach, samostatných výrobných bunkách a integrovaných montážnych linkách. Video tiež demonštruje princípy budovania modelu strojového učenia v priemyselnej výrobe.
Kontrola kvality v priemyselnej výrobe
Jednou z najpoužívanejších aplikácií umelej inteligencie je rozpoznávanie obrazu pomocou strojového videnia. Aplikácie tohto typu sa dnes bežne používajú v mobilných telefónoch, zatiaľ čo senzorové a riadiace systémy v autonómnych vozidlách sú o niečo zložitejšie a spoľahlivejšie. Tento typ umelej inteligencie je možné okamžite nasadiť vo vašom podnikaní a rovnako rýchlo premeniť na hmatateľné ekonomické výhody.
Prediktívna údržba
Aplikácia umelej inteligencie pri údržbe je dnes jedným z najnasadzovanejších riešení. Postupne sa stáva súčasťou štandardných softvérových balíkov dostupných ako tovar. Často sa spája so správou aktív, t. j. riadením výrobných a prevádzkových kapacít a zariadení spoločnosti. Nevyhnutným predpokladom jeho úspešného nasadenia je zber dát zo zariadení a objektov. Prediktívna údržba je prepojená s internetom vecí a inteligentným spracovaním zozbieraných údajov. Návratnosť investícií v tomto scenári silne súvisí s potenciálnymi stratami z prestojov a výpadkov výroby.
Energetický manažment
Význam energetického manažmentu sa za posledné dva roky zásadne zmenil. Ceny energií sa stali faktorom, ktorý môže určiť ekonomickú udržateľnosť vašej prevádzky. Pridajte k tomu environmentálne požiadavky, nové predpisy a snahu o zníženie vašej uhlíkovej stopy. Čím komplexnejší je prístup k riešeniam energetickej efektívnosti, tým väčšie sú nároky na systémy energetického manažmentu. V tomto scenári sa umelá inteligencia primárne sústreďuje na predpovede, ktoré spoločnosti umožňujú s vysokou presnosťou plánovať svoju spotrebu, nákupy a dokonca aj predaj prebytočnej vlastnej výroby energie z OZE.
Podpora marketingu a predaja
Marketing sa posunul z masovej propagácie značky alebo produktu do odvetvia, ktoré sa viac zameriava na jednotlivého zákazníka a jeho potreby. Zákazník je teraz v centre pozornosti a spoločnosti nielen hľadajú najvhodnejšie kanály, ako ho osloviť, ale aj personalizujú obsah svojich správ vo svojej komunikácii. Cieľom je stav, kedy má príjemca reklamného posolstva pocit, že mu a jeho potrebám druhá strana rozumie. V tomto prípade technológia pracuje s rôznymi zdrojmi informácií, z ktorých dôležitú úlohu zohrávajú neštruktúrované dáta. S týmito údajmi pracujú systémy na spracovanie prirodzeného jazyka. Nasadenie technológie musí byť v tomto prípade vyvážené opatreniami na ochranu práv a súkromia klienta.
Online predaj
Obchodné aktivity firiem sa masívne presúvajú do online sveta. Tento posun je výrazný pri obsluhe koncových používateľov. Schopnosť zákazníkov nakupovať kdekoľvek sa dramaticky zvýšila a úmerne tomu klesá aj ich lojalita k predajcovi alebo značke. Umelá inteligencia poskytuje nástroje na identifikáciu preferencií a nákupných zvyklostí zákazníkov na základe ich akcií a procesov na predajnej webovej stránke. Pri zachovaní všetkých pravidiel ochrany osobných údajov je možné poskytnúť zákazníkom ponuku, ktorá urýchli ich vyhľadávanie vhodných produktov, zvýši spokojnosť s nakupovaním a opakovane ich privedie na webovú stránku predajcu.
Užívateľská a zákaznícka podpora
Spoločnosti sa zaoberajú viac než len predajom produktov alebo marketingom. Musí dbať na starostlivosť o zákazníkov, ktorí sa na predaj obracajú s rôznymi problémami s používaním produktov, reklamáciami či poruchami. Predajcovia tiež musia promptne reagovať na požiadavky klientov a poskytovať technickú podporu personálu. Prevádzka call centier je čoraz nákladnejšia a výzvou je aj udržanie stabilného výkonu tímu poskytujúceho zákaznícku podporu. Preto sa v prvej línii tejto komunikácie stávajú bežnými chatboty s rôznym stupňom inteligencie. V tomto scenári sa naučíte, ako vybudovať automatizované kontaktné centrum, ktoré dokáže porozumieť prirodzenému jazyku a komunikovať priamo s koncovým zákazníkom.
Automatizácia nevýrobných procesov
Pre tento scenár sa používajú technológie bežne označované ako Robotic Process Automation (RPA). Keďže nehovoríme o fyzickom robotickom zariadení, ale o softvéri, na popis scenára sme použili označenie, ktoré označuje účel, na ktorý sa RPA najviac používa. Ide o rôzne administratívne úkony ako spracovanie faktúr, objednávok, cestovných príkazov a pod. V našom príklade ide o spracovanie záznamov o servisných zásahoch a následnú podporu servisných technikov. Interaktívna prezentácia podrobnejšie vysvetľuje, ako si model AI z vygenerovaných záznamov postupne buduje „znalosti“ prostredia a odporúčania pre akcie vo fyzickom svete.