Machine Learning (ML) & Artificial Intelligence (AI)

dla

PREDICTIVE MAINTENANCE

ZAWSZE SKUPIONA NA CELU

Gdy połączymy kilka technologii otrzymamy Sztuczną Inteligencję, której główną misją jest podążanie do celu. Może to być weryfikacja dokumentów, sprawdzanie stanu urządzeń, czy tworzenie alertów i raportów.

ZAWSZE GOTOWA NA ZADANIA

Uczenie to siła rozwoju tej technologii – bo gdybyśmy pozostali tylko przy zwykłej automatyzacji, procesy wraz z nieprzewidywalnymi zmianami byłyby wykonywane nieprawidłowo. Nasze rozwiązanie ciągle wzbogaca swoją wiedzę o Twoim biznesie.

ZAWSZE CIEKAWA ROZWIĄZAŃ

Gdy następują zmiany w otaczającym środowisku procesów biznesowych, Sztuczna Inteligencja (AI) jest w stanie dopasować swój styl działania, aby nadal wykonywać zadanie poprawnie.

Sztuczna Inteligencja jest jak autopilot – pomaga skutecznie dotrzeć do celu i bezpieczenie wylądować!

Nasza oferta kierowana jest do wielu sektorów, zobacz poniższe przykłady zastosowań

Skontaktuj się z nami już dziś

Przedstawimy możliwości dla Twojego biznesu.

AI White paper od Gfi

50 stron o Sztucznej Inteligencji (AI)!

Zaprenumeruj nasz Newsletter
i otrzymaj od razu publikację na maila!

Publikacja oraz Newsletter dostępne wyłącznie w języku angielskim.

FINANSE

Automatyzacja procesów np. wynikających z regulacji prawnych np. w zakresie compliance.

Raportowanie i inteligentna anlityka – dzięki czemu wyławiane są kluczowe i ważne informacje spośród wielu milionów.

Prognozowanie – skuteczny doradca biznesu oraz Klienta w zakresie produktów oraz zagrożeń np. inwestycyjnych.

TELECOM

Back Office – automatyzacja procesów udzielania odpowiedzi klientom i połączenie funkcjonalności Know Your Customer.

Customer Experience – wykrywanie problemów zanim zgłosi je klient końcowy – Sztuczna Inteligencja poprawi tym samym odbiór usługi, produktu

Wykrywanie naruszeń i nietypowych zachowań w ramach systemów telekomunikacyjnych

AEROSPACE

Przewidywanie awarii sprzętowych np. w silnikach – dzięki czemu urządzenia są serwisowane z wyprzedzeniem i nie zaburzają logistyki pracy.

Automatyzacja procesów logistycznych – regały wyposażone w sterowane satelitarnie platformy transportujące palety w odpowiednie miejsce czy samobieżne wózki widłowe to tylko niektóre z dostępnych na rynku rozwiązań. A wyobraź sobie oprogramowanie, które samo ustali i wybierze odpowiednie produkty, które będą załadowywane do transportu.

Analizowanie procesów i uczenie się ich zmian w czasie rzeczywistym– pozwala optymalizować koszty pracy urządzeń.

ELEKTRONIKA

Inteligentny M2M – urządzenia zyskują nie tylko komunikację, ale i potrafią same wzajemnie rozumieć swoje statusy używając, w razie potrzeby, infrastruktury zapasowej.

Prognozowanie awarii – to próba odpowiedzi na jakże ważne w biznesie pytanie: czy coś zatrzyma naszą usługę, produkt? Sztuczna Inteligencja, korzystając z czujników i sond, wykrywa i przewiduje problemy.

Ustalenie najlepszych rozwiązań w operowaniu procesem np. optymalizacja stanów magazynowych.

ENTERPRISES

Inteligentne łańcuchy dostaw – na tyle sprytne, że nawet w przypadku problemów Sztuczna Inteligencja zapewni nieprzerwane dostawy.

Wykrywanie fraudów – poprzez analizę danych i przewidywanie problemów możemy wykrywać niepokojące sytuacje i szybciej im zapobiegać.

Automatyzacja procesów, które są zmienne np. w zakresie obsługi klienta, logistyki bez potrzeby wdrażania za każdym razem nowego oprogramowania. Sztuczna Inteligencja samodzielnie dopasowuje proces do zadania.

ZAPROŚ
SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ
DO SWOJEGO BIZNESU

JUŻ DZIŚ!

Schemat wdrażania AI w organizacji

ZAPYTAJ EKSPERTA

Marcin Mizgalski

Wspólnie z moimi klientami jestem zaangażowany w prowadzenie projektów ukierunkowanych głównie na wdrożenia innowacji technologicznych, transformacje cyfrowe jak również modelowanie kompleksowych usług IT pomiędzy różnymi działami danej organizacji. W ramach aktywności w Gfi mam przyjemność rozwijać strategię sprzedaży wokół IoT, Blockchain, Telekomunikacji, jak również pozyskiwać klientów z pozostałych segmentów rynku promując wyżej wymienione technologie. W codziennej pracy skupiam się na realizacji projektów międzynarodowych, głównie w obszarze Europy zachodniej.

powered by

W celu dostarczenia jak najbardziej funkcjonalnej usługi, korzystamy z rozwiązań Microsoft Azure w zakresie gromadzenia, przetwarzania oraz analizy dnaych.

Sztuczna Inteligencja (AI) w projekcie

Co to jest Sztuczna Inteligencja (AI)?

Machine Learning (ML)

Metodologia uczenia oprogramowania (czyli także maszyn, które z niego korzystają) w jaki sposób mają reagować na zadane sytuacje, aby mogły pracować automatycznie. Proces ten jest czasochłonny i bardzo zależny od grupy zajmującej się projektem.

Process Automation (PA)

Automatyzacja procesów poprzez zastosowanie oprogramowania i urządzeń, które przejmują powtarzalne czynności, i realizują je samodzielnie. Wyróżniamy tu takie gałęzie jak BPA – Business Process Automation, czy RPA – Robotic Process Automation.

Robotic Process Automation (RPA i RPA II)

Zrobotyzowana automatyzacja procesów (biznesowych), gdzie oprogramowanie realizuje powtarzane procesy – narzędzia tego typu działają zwykle na poziomie interfejsu użytkownika, przez co ich wdrożenie nie wymaga zmian w aplikacjach biznesowych. Oprogramowanie to rozszerzane jest o uczenie maszynowe, przez co potrafi dopasowywać się samodzielnie w czasie do zmieniających procesów biznesowych.

Process mining (PM)

Eksploracja procesów konieczna do poprawy jakości narzędzi typu RPA, opiera się op budowę modeli procesów ich sprawdzenia i rozbudowy na podstawie różnych zarejestrowanych w przeszłości zdarzeń w odniesieniu do procesów biznesowych.

Deep Learning (DL)

Uczenie głębokie, będące jedną z gałęzi sztucznej inteligencji, pozwalające poznawać jej zmiany w środowisku i dopasowywać się do niego np. przy rozpoznawanie obiektów na zdjęciach. W porównaniu z machine learning, deep learning jest zwykle procesem samodzielnym samego oprogramowania.

Design by Data (DbD)

Wykorzystanie informacji zebranych ze źródeł ilościowych i jakościowych, aby określić, w jaki sposób podejmuje się decyzje biznesowe dla danego zestawu produktów, usług, czy klientów.

Predictive Maintenance (PdM)

zbieranie danych o stanie procesów i ich przebiegu w cleu określenia możliwej awarii i jej zapobieganiu zanim się fizycznie wydarzy – co oczywiście wpływa pozytywnie na koszty funkcjonowania biznesu. Kwestia ta często poruszana jest przy okazji rozwiązań zwanych Internet of Things (IoT), zbierających dane potrzebne do prognozowania zdarzeń.