Projekt využití umělé inteligence AI

Vytvoříme strategii a cestovní mapu pro využití umělé inteligence AI pro podporu podnikání ve vaší organizaci . 

Počáteční konzultace

• pochopení výzvy
• definování cílů
• určení priorit 
• počáteční posouzení proveditelnosti

Definování rozsahu

• vyhodnocení dat a infrastruktury
• prozkoumání řešení
• odhadnutí času a nákladů
• výstup: návrh využití umělé inteligence AI 

Předložení návrhu využití umělé inteligence AI

• shrnutí návrhu
• schválení klienta a podpis projektu 
• pohovor s řešiteli
• sestavení týmu

Vývoj a nasazení umělé inteligence AI

• sestavení a vytrénování modelů umělé inteligence AI
• vyhodnocení výkonnosti
• nasazení řešení
• výstup: řešení využití umělé inteligence AI

Samoučící se dodavatelský řetězec je inovativní řešení, ve kterém systémy dodavatelského řetězce s využitím umělé inteligence (AI) analyzují stávající strategie a data dodavatelského řetězce a zjišťují, jaké faktory vedou k selhání dodavatelského řetězce. Tyto systémy založené na umělé inteligenci pak tyto znalosti využívají k předpovídání budoucích problémů v dodavatelském řetězci a proaktivně předepisují nebo samostatně provádějí řešení.

Samoučící se dodavatelský řetězec budoucnosti spojuje výhody umělé inteligence s digitálními technologiemi, které již mnoho společností začalo využívat. Tyto digitální technologie transformují samotnou podstatu lineárního dodavatelského řetězce - objem a rozsah - v agilní, digitálně propojený rámec, který s využitím umělé inteligence poskytují nové možnosti plnění objednávek.

V tradičním dodavatelském řetězci se vychází z mnoha předpokladů založených na lidských zkušenostech a pravidlech, jako např. odhad výrobního času v technologickém postupu nebo seřizovacího času stroje.

Tím dochází k nepřesnostem které vedou k nespolehlivým plánům. Začíná to malou odchylkou – technologická operace trvá déle, než bylo plánováno - a brzy díky domino efektu hromadění nepřesností, je celý plán neplatný.

Naproti tomu se samoučící dodavatelský řetězec s využitím umělé inteligence (AI) učí o firemních procesech nepřetržitou analýzou historických dat a generuje predikce klíčových ukazatelů výkonnosti a doporučení pro zlepšení plánování procesů. Například zachytí rozdíl mezi plánovaným a probíhajícím úkolem, analyzuje příčinu tohoto rozdílu a použije tuto znalost v budoucím plánování pro zmenšení této odchylky.

Hlavní technologií bude software využívající umělou inteligencí, který zcela automatizuje programování CNC strojů a bude dosahovat mnohem rychlejšího času výrobního cyklu, než je možné při použití stávajícího softwaru, což má za následek odpovídající nižší náklady.

V CNC průmyslu dnes existují dva základní problémy. První je, že než začnete vyrábět komponenty, musíte  programovat stroj. To je velmi složité, časově náročné a vyžaduje to velkou zručnost. Díky tomu jsou prototypy a malé série velmi drahé, protože náklady nelze rozložit. U malosériové výroby může NC programování trvat dny nebo i týdny a tvořit 90% nákladů. Také mnoho kvalifikovaných CAM programátorů odchází do důchodu a není za ně náhrada.

Druhým je, že existují biliony způsobů CNC výroby i jednoduchých součástí, ale jen některé z nich jsou rychlé. Lidé jsou dobří při hledání řešení, které funguje, ale nalezení optimálního řešení je mnohem, mnohem těžší. Naše zkušenosti ukazují, že většina komponentů je vyráběna méně než z poloviny tak rychle, jak by teoreticky mohla být.

Cílem projektu bude zautomatizovat programování CNC obráběcích strojů a optimalizovat výsledný obráběcí program s využitím umělé inteligence tak, abychom mohli snížit náklady na výrobu součástí o polovinu. 

• Systém bude využívat obsáhlé genetické databáze, které jsou k dispozici díky snižování nákladů na genetické skenování a umělou inteligenci, která bude vytrénována k předpovídání struktury proteinů z jeho genetického kódu. 

   

  Struktura proteinu diktuje jeho funkci, a jakmile je tvar proteinu pochopen, lze odhadovat jeho roli v buňce a podle toho vyvíjet in vitro diagnostické přípravky. Schopnost předpovídat tvar proteinu výpočetně z jeho genetického kódu - spíše než jej určovat nákladnými experimenty - urychluje vývoj a výzkum nových in vitro diagnostických přípravků.

   

  Hlavní přínosy:

   

• Zlepšení chápání našeho chápání těla a jeho fungování
• Navržení nových, účinnějších in vitro diagnostických přípravků
• Účinnější objevování in vitro diagnostických přípravků a snižování nákladů spojených s experimentováním
• Zlepšení kvality života milionů pacientů po celém světě
• Standardizace procesu vývoje nových in vitro diagnostických přípravků

• Tradiční postupy navrhování nových materiálů jsou subjektivní a založené na metodě pokusu a omylu a proto jsou nákladné a časově náročné.

   

  Náklady na vývoj nové slitiny pro speciální účely mohou proto dosahovat více než 200 mil. Kč.

   

  Cílem projektu bude vyvinout systém s využitím umělé inteligence pro modelování, vývoj a optimalizaci nových superslitin, které budou současně splňovat celou řadu fyzikálních požadavků.

   

  Systém bude využívat umělou inteligenci, která bude vytrénována na již existujících materiálových datech, která umožňují predikce jednotlivých materiálových vlastností (fázový obsah, únavová životnost, mez kluzu, mez pevnosti v tahu, odolnost proti oxidaci, náklady atd.) jako funkce materiálového složení a technologického výrobního postupu, což umožní optimalizaci materiálového složení tak, aby multikriteriální cílové specifikace výsledné superslitiny překračovaly specifikace stávajících komerčně dostupných slitin.

   

  Hlavní přínosy:

   

• Optimalizace složení nových slitin s ohledem na cílová kritéria, jako je odolnost proti korozi, únavovému namáhání, hmotnost nebo cena
• Simulační prostředí pro virtuální experimenty, které umožní zúžit prostor pro hledání nových slitin - existuje více než 10 ^ 40 možných nepatentovaných kombinací slitin
• Digitální platforma pro modelování materiálových dat

• Generativní umělá inteligence AGI

•  

  Začíná nová éra generativní umělé inteligence AGI. Tato technologie je základem nových aplikací jako je ChatGPT které přetvoří ekonomiku, změní způsob práce a  podnikání.

   

• ChatGPT dosáhl 100 milionů/měsíc aktivních uživatelů pouhé dva měsíce po spuštění, což z něj dělá nejrychleji rostoucí uživatelskou aplikaci v historii.

   

• ChatGPT ukázal transformační potenciál umělé inteligence (AI), přitáhl globální pozornost a rozpoutal nevídanou vlnu kreativity. Jeho schopnost napodobovat lidský dialog a rozhodování znamená skutečný bod zvratu pro rozšíření umělé inteligence AI do všech oblastí lidské činnosti.

   

• Za úspěchem ChatGPT stojí tzv. General Pre-trained Transformers (GPT) modely hlubokých neuronových sítí, které byly trénovány na velkém množství dat pro provádění různých úloh zpracování přirozeného jazyka, jako je modelování a klasifikace jazyka.

• Tyto modely jsou trénovány způsobem s vlastním dohledem, což znamená, že se učí ze struktury a vzorců vstupních dat bez explicitní lidské anotace dat.

   

• V důsledku tohoto tréninkového procesu, obrovského množství parametrů neuronové sítě, které se ladí během trénování (GPT 4 má trilion parametrů což je jednička a za ní 18 nul: 1 000 000 000 000 000 000 přičemž předchůdce GPT-3 měl “jen“ 175 bilionů) a paralelnímu zpracování na drahých serverech došlo k tomu, že tyto modely začaly vykazovat  emergentní nepředvídatelné chování, což jsou vzorce nebo chování, které nebyly explicitně naprogramovány do modelu, vzniklé schopnosti tedy nelze předvídat jednoduše extrapolací výkonu malého modelu, ale místo toho vznikají z interakcí v mnoha vrstvách umělých neuronů.

   

• Díky těmto emergentním schopnostem začaly modely jako Chat GPT vykazovat známky všeobecné umělé inteligence AGI a jejím nasazením dojde k transformaci celé ekonomiky.

  Nyní, poprvé v historii, se stroje mohou:

  ·         Naučit jazyk, kontext a význam a stát se tvořivými.

  ·         Za druhé, protože jsou GPT vytrénovány na obrovském množství dat (text, obrázky nebo audio), lze tyto modely přizpůsobit nebo doladit pro širokou škálu úkolů.

   

• Podle poradenské společnosti Accenture průměrně 40 % pracovní doby může být ovlivněny GPT 

• 

• Schopnost GPT zpracovávat masivní data jim umožňuje potenciálně „poznat“ podstatu celé organizace – historii, kontext, obchodní strategii podniku, produkty, výrobu, trhy a zákazníky což lze využít k řízení vyšší úrovně inovace, a optimalizace.

  Jsme ve fázi adopčního cyklu, kdy většina organizací začíná experimentovat s využíváním hotových GPT modelů jako je ChatGPT. V nadcházejících letech dojde k jejich exponenciálnímu rozvoji a využívání.

• 

• Největší hodnotu vidíme v možnosti přizpůsobení GPT modelů jejich doladěním pomocí vlastních dat k řešení vlastních jedinečných potřeb.

  To umožní zvýšit schopnosti zaměstnanců, spokojenost zákazníků, zavádění nových obchodních modelů a posilování schopnost reagovat na změny na trhu:

   

  Kontrola kvality:

  V současné době je kontrola kvality manuálním procesem, který vyžaduje vyškolené zaměstnance, aby identifikovali a řešili závady na výrobcích. GPT lze použít k automatizaci procesů kontroly kvality, což by  umožnilo identifikovat a řešit závady efektivněji.

   

• Firma například může specifikovat GPT parametry procesů a výrobků a použít model k identifikaci odchylek od těchto parametrů. GPT lze také použít k analýze zpětné vazby od zákazníků a identifikaci oblastí zlepšení v designu produktu a výrobních procesech. Tím by se výrazně zlepšila přesnost a efektivita procesů kontroly kvality, snížila by se pravděpodobnost vad produktu a stížností zákazníků.

   

  Řízení dodavatelského řetězce:

  GPT může pomoci zlepšit řízení dodavatelského řetězce. V současné době je řízení dodavatelského řetězce komplexní proces, který vyžaduje neustálé sledování a optimalizaci.

  GPT lze například použít k analýze dat od dodavatelů, výrobců a distributorů k identifikaci oblastí neefektivity a příležitostí ke zlepšení. GPT lze také použít k předpovídání poptávky po produktech, což umožní upravit výrobní plány a úrovně zásob podle potřeby. To by výrazně zlepšilo efektivitu a nákladovou efektivitu procesů řízení dodavatelského řetězce.

   

  Nákup - výběr dodavatele:

  Výběr dodavatele je kritickou součástí nákupního procesu. Firma musí identifikovat spolehlivé dodavatele a spolupracovat s nimi, aby zajistila včasné dodání kvalitního vstupního materiálu a služeb. Tradiční proces výběru dodavatele je manuální, časově náročný a subjektivní. GPT je možné použít ke zlepšení výběru dodavatelů automatizací procesu identifikace a hodnocení potenciálních dodavatelů.

   

  Například GPT by mohl být vytrénován na datech z předchozích nákupních transakcí, aby bylo možné identifikovat vzorce a trendy ve výkonnosti dodavatelů. GPT lze také použít k analýze informací o dodavatelích, včetně jejich finanční historie, nabídky produktů a zákaznických recenzí. To by umožnilo činit informovanější rozhodnutí při výběru dodavatelů, čímž by se snížilo riziko problémů souvisejících s dodavateli, jako jsou pozdní dodávky nebo problémy s kvalitou.

   

  Nákup - automatizace rutinních úloh:

  Tradiční nákupní proces zahrnuje značné množství manuální práce, jako je zadávání dat do tabulek, generování nákupních objednávek a sledování dodávek. Tyto rutinní úkoly mohou být časově náročné a náchylné k chybám. GPT je možné použít k automatizaci rutinních úkolů, což by zaměstnancům v oblasti nákupu umožnilo soustředit se na strategičtější činnosti.

   

  GPT lze například použít k automatickému generování nákupních objednávek na základě předem definovaných kritérií, jako je množství, cena a datum dodání. GPT lze také použít ke sledování dodávek, upozorňovat nákupčí, když dojde ke zpoždění nebo problémům s dodávkami. To by výrazně snížilo čas a úsilí potřebné pro rutinní úkoly, což by nákupčím umožnilo soustředit se na činnosti s vyšší přidanou hodnotou, jako je vyjednávání s dodavateli a zlepšení efektivity dodavatelského řetězce.

   

  Nákup - zlepšení analýzy dat:

  Analýza dat je nezbytnou součástí nákupního procesu. Firma potřebuje sledovat a analyzovat data o nákupu, aby identifikovala příležitosti k úsporám nákladů, zlepšil výkon dodavatelů a optimalizoval efektivitu dodavatelského řetězce. Tradiční proces analýzy dat je manuální a časově náročný. GPT lze použít k automatizaci analýzy dat, což umožní efektivněji analyzovat data.

   

  GPT lze například použít k analýze dat v reálném čase, k identifikaci vzorců a trendů, které je obtížné manuálně odhalit. GPT lze také použít k predikci poptávky po zboží a službách, což žadateli umožní odpovídajícím způsobem upravit své nákupní strategie. To by umožnilo přijímat rozhodnutí na základě dat a zlepšit efektivitu nákupního procesu.

   

  Řízení skladového hospodářství:

  Firma musí řídit své zásoby, aby zajistila, že bude mít dostatek zásob k uspokojení poptávky zákazníků a zároveň minimalizoval náklady na držení zásob. GPT lze použít ke zlepšení řízení zásob analýzou historických dat zásob a identifikací vzorců a trendů poptávky.

  GPT lze například použít k předpovědi poptávky po konkrétních produktech na základě historických údajů o prodeji, což žadateli umožní odpovídajícím způsobem upravit úroveň zásob. GPT lze také použít k identifikaci nízko-obrátkových zásob, což žadateli umožní přijmout nápravná opatření ke snížení nákladů na držení zásob. To by umožnilo optimalizovat úroveň zásob a zlepšit efektivitu dodavatelského řetězce.

   

  Zlepšení zpracování objednávek:

  Zpracování objednávek je další kritickou součástí řízení skladu. Firma potřebuje zpracovávat objednávky rychle a přesně, aby zajistila, že zákazníci obdrží své objednávky včas. GPT lze použít ke zlepšení zpracování objednávek automatizací procesu identifikace a směrování objednávek do příslušného skladu.

  Například GPT může být vytrénován k analýze zákaznických objednávek a identifikaci skladu pro splnění objednávky na základě dostupnosti produktu, nákladů na dopravu a dodací lhůty. GPT lze také použít k automatickému generování štítků, což snižuje čas a úsilí potřebné pro ruční zadávání dat. To by  umožnilo zpracovávat objednávky rychleji a přesněji, zlepšit spokojenost zákazníků a snížit náklady.

   

  Automatizace rutinních skladových úloh:

  Tradiční proces řízení skladu zahrnuje značné množství manuální práce, jako je zadávání dat, počítání zásob a zpracování objednávek. Tyto rutinní úkoly mohou být časově náročné a náchylné k chybám.

  GPT lze například použít k automatizaci počítání zásob analýzou dat ze senzorů nebo snímačů čárových kódů. GPT lze také použít k automatickému generování sestav, které poskytují skladníkům informace v reálném čase o úrovních zásob a zpracování objednávek. To by výrazně snížilo čas a úsilí potřebné pro rutinní úkoly, což by umožnilo soustředit se na strategičtější činnosti, jako je optimalizace uspořádání ve skladech a zlepšení efektivity dodavatelského řetězce.

   

  Zlepšení zapojení zákazníků:

  Zapojení zákazníků je zásadní pro úspěch jakékoli CRM strategie. Firma musí pravidelně komunikovat se svými zákazníky, aby si vybudovala pevné vztahy a podpořila růst příjmů. GPT lze použít ke zlepšení zapojení zákazníků analýzou zákaznických dat a identifikací vzorců a trendů v chování zákazníků.

   

  GPT lze například použít k analýze dat komunikace se zákazníky, jako jsou e-maily a příspěvky na sociálních sítích, k identifikaci sentimentu a preferencí zákazníků. GPT lze také použít ke generování personalizovaných doporučení na základě historie nákupů zákazníků, chování při prohlížení a demografických informací. To by umožnilo efektivněji komunikovat se svými zákazníky a zlepšit jejich spokojenost.

   

  Posílení automatizace prodeje a marketingu:

  Automatizace prodeje a marketingu je další kritickou součástí řízení CRM. Firma potřebuje automatizovat své prodejní a marketingové procesy, aby zlepšila efektivitu a podpořila růst příjmů. GPT je možné použít ke zlepšení automatizace prodeje a marketingu automatizací rutinních úkolů, jako je hodnocení potenciálních zákazníků, e-mailové kampaně a reklama na sociálních sítích.

   

  GPT lze vytrénovat k analýze zákaznických dat a identifikaci potenciálních zákazníků na základě demografických informací, historie nákupů a chování při prohlížení. GPT lze také použít ke generování personalizovaných e-mailových kampaní a reklam na sociálních sítích na základě preferencí a chování zákazníků. To by umožnilo automatizovat prodejní a marketingové procesy a zlepšit efektivitu CRM strategie.

   

  Poskytování personalizovaných zákaznických zkušeností:

  Personalizace je kritickou součástí každé úspěšné CRM strategie. Firma musí svým zákazníkům poskytovat personalizované zkušenosti, aby zlepšila spokojenost zákazníků a podpořily růst příjmů. GPT lze použít k poskytování personalizovaných zákaznických zkušeností analýzou zákaznických dat a generováním personalizovaných doporučení a nabídek.

   

  GPT lze například použít k analýze historie nákupů zákazníků a chování při prohlížení za účelem generování personalizovaných doporučení produktů. GPT lze také použít ke generování personalizovaných nabídek a slev na základě preferencí a chování zákazníků.