Czym jest i dokąd zmierza sztuczna inteligencjaCzym jest i dokąd zmierza sztuczna inteligencjaCzym jest i dokąd zmierza sztuczna inteligencjaCzym jest i dokąd zmierza sztuczna inteligencja
  • Produkty
  • Jak działa Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Istota klasycznego modelu odnawiania zapasów opartego na przeglądzie okresowym 
            8 listopada 2022
            Optymalizacja łańcucha dostaw
            9 stycznia 2023
            Aktualności

            Czym jest i dokąd zmierza sztuczna inteligencja

            Sztuczna inteligencja (AI) jest jednym z najgorętszych tematów we współczesnym świecie. Jest to stosunkowo nowa dziedzina nauki. Początkowo nazywano ją cybernetyką, która istnieje od lat 40. XX wieku. Pierwsze użycie terminu „sztuczna inteligencja” miało miejsce w 1956 roku. W artykule autor zaproponował wykorzystanie komputerów do pomocy w diagnozowaniu choroby pacjentów. To właśnie w latach 50. XX wieku dyskutowano również o idei tworzenia robotów. Dyskutowano również nad pomysłem stworzenia samozarządzającego się lub samoświadomego komputera.  

             
            Głównym celem AI jest stworzenie komputera, który potrafi myśleć jak człowiek. Może on myśleć, mówić i czuć jak człowiek na pewnym poziomie. Sztuczna inteligencja to nauka i inżynieria tworzenia maszyn robiących rzeczy, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji, takie jak percepcja, mowa i działania. Aby tego dokonać badacze i naukowcy łączą wiele dziedzin nauki: matematykę, statystykę, biologię i informatykę. 

             
            Pierwszym przykładem sztucznej inteligencji był Test Turinga. Test ten został stworzony w 1951 roku przez Alana Turinga. Ma on na celu sprawdzenie jak bardzo ludzki jest komputer. Osoba testowana próbuje odkryć, który z jej rozmówców jest komputerem. Zostało to zrobione, aby pomóc określić, czy komputer faktycznie działa jak człowiek. Komputer, który przeszedł Test Turinga, nazywał się Eugene lub E. Był to komputer wyprodukowany przez japońską firmę NEC. Eugene był w stanie rozwiązać problemy, które zostały przed nim postawione. Test miał na celu sprawdzenie czy komputer może naśladować rozmowę. E zdał test, ale nie bez problemów. 

            Przyszłość sztucznej inteligencji jest nieograniczona. W przyszłości będziemy widzieć coraz więcej AI. Może pomóc znaleźć lekarstwa na choroby, które nękają ludzkość od tysięcy lat lub nawet pomóc nam uczyć się szybciej. Wpłynie na nasze życie na tak wiele sposobów, że życie człowieka stanie się prostsze. Będzie wbudowana w nasze narzędzia, w nasze ciała i nasze środowiska w sposób, który poprawi nasze życie. Istnieje jednak ciemna strona AI, o której należy mówić. Jeśli AI ma zmienić świat, zmieni również ludzką naturę. Jeśli maszyny staną się bardziej inteligentne niż ludzie, co zrobią ludzie? To jest zasadnicze pytanie, które należy sobie zadać. Jakie będą implikacje zmiany ludzkiej natury wraz z rozwojem sztucznej inteligencji? 

            Aplikacja Dature wykorzystuje sztuczną inteligencję do prognozowania popytu oraz zastosowuje ją w łańcuchu dostaw. Dzięki temu znacząco zwiększa trafność prognoz w porównaniu do tradycyjnych modeli prognostycznych. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania dla naszych kanałów i/lub punktów sprzedaży.

            Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.

            Udostępnij
            OSTATNIE WPISY
            • Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            • Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            • Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami
            • Optymalizacja łańcucha dostaw
            TAGI
            • #AI
            • #bullwhip-effect
            • #covid19
            • #łańcuch-dostaw
            • #NCBiR
            • #optymalizacja-zapasów
            • #out-of-stock
            • #outllier
            • #overstock
            • #prognozowanie
            • #prognozowanie-popytu
            • #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
            • #projekcja-zapasów
            • #projekcja-zapasów-w-czasie
            • #service-level-dostawcy
            • #sieci-neuronowe
            • #supplychain
            • #zapas-bezpieczeństwa
            • #zapas-sezonowy
            • #zapas-zabezpieczający
            • #zarządzanie-zapasem

            Powiązane wpisy

            7 marca 2023

            Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI


            PRZECZYTAJ

            Część I – prognozowanie popytu Żyjemy w czasach rewolucji informacyjnej. Często słyszymy terminy Machine Learning (ML, uczenie maszynowe) czy Artificial Intelligence (AI, sztuczna inteligencja). Pojęcia stają […]

            9 stycznia 2023

            Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami


            PRZECZYTAJ

            QR (Quick Response) oznacza współpracę dostawcy i sprzedawcy nastawioną na jak najszybszą reakcję na potrzeby klienta, na wymianę informacji w czasie rzeczywistym  oraz ograniczenie nakładów na […]

            9 stycznia 2023

            Optymalizacja łańcucha dostaw


            PRZECZYTAJ

            Wybuch pandemii COVID-19 w 2020 roku istotnie wpłynął na przepływ towarów i usług. Wiele krajów zamknęło swoje granice, doszło do zaburzeń w łańcuchach dostaw, często do […]

            Już teraz

            Zapisz się do newslettera

              Podanie danych w formularzu jest niezbędne do subskrypcji newslettera. Dane z formularza przetwarzane będą na podstawie udzielonej zgody art. 6 ust. 1 lit. a) RODO. Administratorem Twoich danych jest Smartstock Sp. z o.o. z Poznania (ul. Królowej Jadwigi 43, 61-871 Poznań, biuro@smartstock.cloud). Wszelkie informacje w zakresie przetwarzania danych podanych w formularzu oraz posiadanych uprawnieniach znajdziesz w Polityce Prywatności.


              TEL. +48 534 288 279
              biuro@dature.cloud

              Smartstock Sp z o.o.
              ul. Królowej Jadwigi 43
              61-871 Poznań

              Zapisz się do newslettera

              NIP: 7812000413
              REGON: 384284847
              KRS: 0000802331

              • LinkedIn
              • Facebook

              Polityka prywatności i cookies   Regulamin aplikacji   Wsparcie techniczne   Zmiana decyzji co do cookies

              Wszelkie prawa zastrzeżone. © SMARTSTOCK Sp. z o.o.
              Polski
                        Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
                        • Brak dostępnych tłumaczeń dla tej strony