Część 2

W pierwszej części artykułu koncentrowaliśmy się na wyzwaniach w prognozowania popytu i optymalizacji zapasów w branży chemicznej oraz wykorzystania AI do poprawy tych procesów.

Sztuczna inteligencja (AI) to potężna technologia, która może pomóc firmom chemicznym osiągnąć wyższą produktywność, innowacyjność i satysfakcję klientów nie tylko w obszarze prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Poniżej znajduje się kilka obszarów, w jakich sztuczna inteligencja może poprawić efektywność biznesową w branży chemicznej:

– Sztuczna inteligencja może usprawnić procesy badawczo-rozwojowe, wykorzystując zaawansowaną analitykę i uczenie maszynowe, aby przyspieszyć rozwój produktu, zoptymalizować receptury i obniżyć koszty.

– Sztuczna inteligencja może usprawnić operacje produkcyjne, wykorzystując analitykę opartą na danych z MES, zmniejszając ilości odpadów i zapobiegając przestojom.

– Sztuczna inteligencja może usprawniać interakcje z klientami za pomocą przetwarzania języka naturalnego i wirtualnych agentów, w celu zapewnienia spersonalizowanej obsługi, wsparcia i rekomendacji.

Wdrażając sztuczną inteligencję w przemyśle chemicznym, firmy mogą zyskać przewagę konkurencyjną i stworzyć większą wartość dla swoich klientów i interesariuszy.

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.