Zakład Uczenia Maszynowego, bazując na posiadanym bogatym doświadczeniu pracy z AI, może prowadzić prace badawczo rozwojowe w zakresie optymalizacji łańcuchów dostaw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Badamy i stosujemy zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, w tym różne modele sieci neuronowych.

Dla firm, które muszą zarządzać łańcuchami dostaw możliwe jest wsparcie badawczo rozwojowe w różnych obszarach, na przykład na podstawie danych historycznych możliwe jest opracowanie metod do precyzyjnego prognozowania popytu dzięki czemu możliwe byłoby dynamiczne dostosowywanie poziomów bezpieczeństwa magazynowego, co pozwala redukować nadwyżki zapasów. W obszarze transportu można analizować systemy optymalizacji tras oparte na sieciach neuronowych, które w czasie rzeczywistym uwzględniają zmieniające się warunki drogowe, opłaty i ograniczenia ekologiczne. Dodatkowo, przy wdrożeniu zaawansowanych mechanizmów detekcji anomalii, które identyfikują potencjalne zakłócenia w łańcuchu dostaw, takie jak opóźnienia transportowe czy błędy w dokumentacji, możliwe jest szybsze reagowanie na wydarzenia tego typu. Opracowane modele mogą integrować dane z różnorodnych źródeł, zapewniając kompleksową widoczność w całym łańcuchu dostaw.

Oferujemy pełne wsparcie badawczo-rozwojowe – od analizy potrzeb, przez prototypowanie, po implementację i szkolenia, również w zakresie ubiegania się o dofinansowanie z różnych programów jak np. NCBiR.