Usprawnij procesy firmowe w godzinę - praktyczne i bezpłatne warsztaty AI dla Twojego biznesu

Problem / potrzeba: Trudności w wyszukaniu konkretnego produktu/towaru, w zależności od specyfikacji technicznej.

Rozwiązanie: Zaimplementowanie zaawansowanej wyszukiwarki, która, na podstawie opisania przez klienta poszukiwanego produktu (charakterystyka), wyciągnie konkretne informacje z opisu i przeszuka w sposób wektorowy bazę danych.

Efekt końcowy: Precyzyjne wyniki wyszukiwania dopasowane do opisu klienta, znacząco obniżony wskaźnik odrzuceń zakupu z uwagi, że produkty zawsze były znajdowane, wzrost sprzedaży i zadowolenia klienta.

Problem / potrzeba: Niedopasowanie reklam, w zależności od czasu wyświetlania i panujących warunków zewnętrznych.

Rozwiązanie: Wdrożenie procesu decyzyjnego działające w oparciu o AI, który na podstawie wielu czynników (m.in panującej pogody, okresu czasowego, trendów) dobiera odpowiednie kreacje reklamowe oraz docelowe produkty, które powinny być reklamowane.

Efekt końcowy: Zwiększona skuteczność reklam, zmniejszony koszt reklamowania produktów i zwiększenie rentowności sklepu, przy tym samym budżecie reklamowym.

Problem / potrzeba: Nadmierne przestoje maszyn lub opóźnienia w dostawach surowców, co prowadzi do opóźnień i wzrostu kosztów operacyjnych.

Rozwiązanie: Algorytmy AI analizują dane z maszyn, w celu przewidywania potencjalnych usterek. Ponadto, AI analizuje dane historyczne dotyczące sprzedaży, sezonowości oraz innych czynników, aby lepiej przewidzieć zapotrzebowanie na surowce i produkty.

Efekt końcowy: Zoptymalizowany proces produkcji prowadzi do lepszego wykorzystania zasobów (ludzi, maszyn, surowców) oraz zmniejszenia czasu przestojów.

Problem / potrzeba: Optymalizacja konserwacji parku maszynowego i utrzymania ruchu: Tradycyjne podejście do konserwacji maszyn i urządzeń w firmach, opierające się na harmonogramach prewencyjnych lub reakcjach na awarie.

Rozwiązanie: Algorytmy AI monitorują dane zbierane w czasie rzeczywistym z maszyn (np. drgania, temperaturę, zużycie energii) i na ich podstawie prognozują potencjalne awarie jeszcze zanim do nich dojdzie.

Efekt końcowy: Zredukowane przestoje produkcyjne: dzięki dokładnym prognozom dotyczącym awarii, firmy mogą unikać niespodziewanych przestojów, które zakłócają działalność produkcyjną.

Problem / potrzeba: Wyznaczanie i optymalizacja najbardziej optymalnej trasy transportu.

Rozwiązanie: Zbudowanie algorytmów do wyznaczania trasy różnymi metodami. Równoległe uruchomienie algorytmów i porównanie zwróconych wyników. Sztuczna inteligencja na podstawie danych historycznych oraz zwróconych wyników przedstawia najlepszą trasę dla danego przypadku.

Efekt końcowy: Bazowanie nie na jednym, ale wielu algorytmach wyznaczania tras w jednym czasie i znalezienie najbardziej optymalnej trasy. Redukcja czasu oraz kosztu transportu.

Problem / potrzeba: Obieg i brak standardów w dokumentacji działań na linii kierowca-firma.

Rozwiązanie: Stworzenie systemu, który na podstawie OCR oraz algorytmów rozpoznawania obrazu i analizy tekstów, był w stanie ujednolicić format przekazywanych danych z różnych źródeł (zarówno w formie tradycyjnej jak i cyfrowej), a następnie je scentralizować.

Efekt końcowy: Wyeliminowanie czasochłonnej pracy ludzkiej, w związku z przepisywaniem informacji z dokumentów różnego rodzaju. Zmniejszenie ryzyka błędu, związanego z źle wprowadzonymi danymi.

Problem / potrzeba: Transkrypcja i analiza przeprowadzonej lekcji online.

Rozwiązanie: Algorytm sztucznej inteligencji analizuje głos, podczas spotkania online i tworzy automatyczną transkrypcję dialogów. Inny algorytm, na podstawie transkrypcji, wnioskuje, o czym była rozmowa i przygotowuje szczegółowy raport z przeprowadzonej lekcji i postępu ucznia.

Efekt końcowy: Uczeń otrzymuje natychmiastowy feedback z lekcji, w której brał udział. Nauczyciel natomiast ma szczegółową historię i analizę przeprowadzanych lekcji, na podstawie której może lepiej dopasować materiały oraz kolejne lekcje.

Problem / potrzeba: Personalizacja materiałów dydaktycznych dla poszczególnych uczniów.

Rozwiązanie: Algorytmy sztucznej inteligencji badają poziom i szybkość uczenia się poszczególnych uczniów, dzięki czemu są w stanie nieznacznie modyfikować trudność oraz sposób przedstawienia ogólnego materiału dydaktycznego, aby był bardziej dopasowany do danego ucznia.

Efekt końcowy: Uczniowie otrzymują spersonalizowane materiały dydaktyczne, dopasowane do ich rozwoju. W stosunku do ogólnych materiałów dydaktycznych, uczniowie są w stanie lepiej zrozumieć przedstawiany materiał i szybciej się uczyć, dzięki czemu wyrównują swój poziom z innymi uczniami.