수요 변동과 현장 개선 활동을 이해하고 비즈니스 지침을 제공하는 인공 지능 개발 개발

인공 지능을 IT 시스템에 통합하는 데 8%의 효율성이 향상됩니다

 카지노사이트. (Executive and COO : Higashihara Toshiaki / Hightinafter)는 최근 회사가 사용하는 비즈니스 시스템에서 매일 축적 된 빅 데이터 사이트의 비즈니스 사이트에서의 수요 및 개선 활동의 변동 및 개선 활동을 이해할 수 있으며, 적절한 비즈니스 지침을 제공하여 8%만큼 로그 론적 운영 효율성을 향상시킵니다. 개인 엔지니어링 인텔리전스를 비즈니스 시스템에 통합함으로써 사람들과 인공 지능이 협력하는 다양한 분야에서 효율적인 비즈니스 운영을 달성 할 수있을 것으로 예상 할 수 있습니다.

  최근 IT가 발전하면서 IT 시스템은 다양한 작업에서 도입되어 운영 효율성을 향상 시켰습니다. 미래에 더 많은 운영 효율성이 중요 할 것으로 예상되며, 수요에 대한 매일의 변동과 그에 대응하는 현장 상황의 변화를 고려합니다. 그러나 전통적인 비즈니스 시스템은 사전 설계된 프로그램에 따라 운영되며, 근로자의 비즈니스 시스템에 대한 근로자의 독창성 및 개선 활동을 반영하기 위해 시스템 엔지니어는이를 재 설계하여 비즈니스 시스템을 자주 업데이트하기가 어렵습니다. 또한, 일반적인 작업을 수행해야하더라도 비즈니스 절차와 설정은 비즈니스 시스템에서 변경되어야하며, 이는 수요의 변동 및 이에 대한 대응 상황의 변화에 ​​대한 효율적인 작업 지침을 신속하게 제공하는 데 어려움을 겪었습니다.

  따라서 Hitachi는 비즈니스 사이트의 개선 활동 및 수요 변동을 이해하는 인공 지능을 개발했으며 비즈니스 컨텐츠 및 비즈니스 시스템에 매일 누적되는 비즈니스 컨텐츠 및 비즈니스 레코드와 같은 빅 데이터를 기반으로 적절한 비즈니스 지침을 제공했습니다. 개인 지능을 비즈니스 시스템에 통합함으로써 실제 비즈니스 상황의 수요 변동 및 변화에 유연하게 대응하면서 현장 근로자의 독창성 및 개선 활동을 통합하고 효율적인 비즈니스 운영을 실현할 수 있습니다. 우리가 개발 한 인공 지능의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 인간의 독창성과 개선을 이해하고 비즈니스 지침에 반영

  사이트의 근로자는 매일 작업 컨텐츠 및 비즈니스 레코드와 같은 빅 데이터를 기반으로 비즈니스 시스템이 제공하는 작업 지침을 따르지만, 작업을 효율적으로 수행하기 위해서는 자신의 작업을 수행하기위한 자신의 경험 규칙에 따라 독창성과 개선을합니다. 회사는 근로자의 독창성과 개선에 의해 생성 된 결과를 통합하고 분석함으로써 더 높은 효율성을 생성하는 결과를 선택하고 다음 작업 순서로 반영합니다. 현장에서 근로자의 독창성과 개선을 이해하고 매일 업무 지침에 반영하는 행동을 반복적으로 수행함으로써 사람과 인공 지능은 서로 협력하고 지속적으로 비즈니스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

2. 빅 데이터에서 적절한 데이터를 선택하고 수요 변동에 유연하게 응답

  시스템을 구축 할 때 전통적인 비즈니스 시스템은 프로그램으로 계획대로 예상대로 바쁜 계절 및 느린 계절과 같은 계절적 요인으로 인한 수요 변화를 통합하지만 단기 불안정한 날씨 또는 갑작스런 수요 증가에 대응할 수 없었습니다. 과거 작업 컨텐츠 및 작업 성능과 같은 빅 데이터의 데이터를 선택하고 분석함으로써, 업무 컨텐츠, 작업량 및 날씨와 같은 문제에 대한 정보와 같은 일의 작업 상황과 유사한 사람은 단기 불안정한 날씨 및 갑작스런 수요에 대한 적절한 작업 지침을 제공 할 수 있습니다.

3. 다양한 형식으로 빅 데이터를 빠르게 가져 오십시오

  비즈니스 시스템에 축적 된 빅 데이터는 수량, 시간, 제품 코드 및 기타 번호, 문자 및 기호를 포함한 다양한 유형의 데이터로 구성됩니다. 따라서 인공 지능에 데이터를 통합하기 위해 각 산업 및 비즈니스에 대한 지식이 풍부한 지식을 가진 전문가의 사전 분석 및 분석에는 시간이 걸렸습니다. 데이터의 통계 분포를 분석하고 수량, 시간 및 제품 코드와 같은 데이터 형식을 자동으로 결정함으로써 인간의 상호 작용없이 새로 추가 된 데이터를 빠르게 가져올 수 있습니다. 이를 통해 일상적인 근로자의 독창성 및 수요 변동은 시스템에 자동으로 반영 될 수있어 작업 지침에 적시에 반영 될 수 있습니다.

  이번에 개발 한 인공 지능의 효과를 확인하기 위해이를 물류 창고 관리 시스템에 통합하고 물류 창고에서 품목을 수집하는 효율성을 측정하는 사이트 데모를 구현했습니다. 결과적으로, 우리는 개별 지능이 관리 시스템에 통합되지 않은 경우에 비해 작업 시간이 8% 감소했음을 확인했습니다.

  미래에 Hitachi는 물류 외에도 사회적 변화에 유연하게 대응하는 효율적인 비즈니스 운영에 기여하기 위해 금융, 운송, 제조, 의료, 공공 및 유통 분야에서 자체 기술 정보를 활용할 것입니다.

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