Priorities & Funding

Greito apyvartumo prekes gaminančios įmonės realizuoja pagamintą produkciją per mažmeninės ir didmeninės prekybos kanalus. Nepateikus užsakovui prekių laiku arba pateikus mažesnį nei užsakyta prekių kiekį, gamintojams iš užsakovų yra skiriamos finansinės baudos už sutarties nevykdymą ir/ar netinkamą vykdymą. Siekdamos išvengti finansinių nuostolių, maisto perdirbimo įmonės praktikuoja gaminti padidintą produktų kiekį. Įgyvendinusi projektą, UAB „Dirbtinis intelektas pramonei” galės gamybos įmonėms pasiūlyti sprendimą perprodukcijos ir produkcijos trūkumo problemai spręsti – paklausos prognozavimo įrankį, kuris dirbtinio intelekto technologijų pagalba duomenis įvertins realiu laiku ir pateiks tikslią produktų paklausos prognozę. Projekto tikslas – atlikti mokslinius tyrimus ir jų pagrindu sukurti dirbtinio intelekto skaičiavimo modelį. Projekto uždaviniai: (1) sukurti dirbtinio intelekto skaičiavimo modelius ir (2) sukurti inovatyvų paklausos prognozavimo įrankio prototipą (bandomąją versiją). Planuojamas sukurti paklausos prognozavimo įrankis pasižymi inovatyvumu. Šiuo metu rinkoje prieinamos informacinės sistemos geba prognozuoti paklausą (pardavimus) naudodamos statistinės analizės metodus, tačiau jų skaičiavimo modeliai ir rezultatų kokybė neduoda norimo rezultato, kuris būtinas greito apyvartumo prekių gamybos sektoriui dėl trumpo produkcijos galiojimo laiko. Dirbtinio intelekto technologijų panaudojimas leis išspręsti šiuo metu rinkoje esančių įrankių funkcionalumo trūkumus: (a) objektyviai įvertins paklausos veiksnius (išvengiant žmogiškos klaidos tikimybės), (b) panaudos itin didelius duomenų kiekius iš skirtingų šaltinių (gali būti naudojami atvirieji duomenys, didieji duomenys, istoriniai duomenys, verslo duomenys),(c) išgauti itin aukštą prognozių tikslumą.