eDIH: SOFTLI - proof-of-concept AI model for automated planning based on historical data

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24620%2F24%3A00013240" target="_blank" >RIV/46747885:24620/24:00013240 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

eDIH: SOFTLI - proof-of-concept AI modelu pro automatizované plánování založené na historických datech

Original language description

V rámci PoC byl připraven model pro automatizované plánování výroby na výrobních strojích, který využívá neuronové sítě v kombinaci s metodami data miningu pro analýzu historických dat. Model analyzuje velké objemy dat z minulých výrobních cyklů, identifikuje vzory a optimalizuje plánování výrobních dávek tak, aby byl zajištěn plynulý provoz a efektivní využití strojů. Neuronová síť je trénována na různých parametrech, jako jsou typy výrobků, výrobní kapacity, dodací lhůty a typ surovin, což umožňuje vytvářet optimalizované týdenní plány s minimálními prostoji a maximální efektivitou. Automatizace plánování výroby může přinést zákazníkovi značné úspory času a nákladů tím, že eliminuje ruční zásahy do plánovacího procesu a minimalizuje chyby způsobené lidským faktorem. Systém zajišťuje efektivní využití strojů, snižuje prostoje a optimalizuje pořadí výrobních dávek, což vede ke zvýšení celkové produktivity. PoC potvrdil možnost vytvářet přesné týdenní plány na základě analýzy historických dat, které umožní zákazníkovi lépe řídit zásoby, plánovat dodávky a reagovat na změny v poptávce, čímž se zvýší flexibilita a konkurenceschopnost jejich výroby.

Czech name

eDIH: SOFTLI - proof-of-concept AI modelu pro automatizované plánování založené na historických datech

Czech description

V rámci PoC byl připraven model pro automatizované plánování výroby na výrobních strojích, který využívá neuronové sítě v kombinaci s metodami data miningu pro analýzu historických dat. Model analyzuje velké objemy dat z minulých výrobních cyklů, identifikuje vzory a optimalizuje plánování výrobních dávek tak, aby byl zajištěn plynulý provoz a efektivní využití strojů. Neuronová síť je trénována na různých parametrech, jako jsou typy výrobků, výrobní kapacity, dodací lhůty a typ surovin, což umožňuje vytvářet optimalizované týdenní plány s minimálními prostoji a maximální efektivitou. Automatizace plánování výroby může přinést zákazníkovi značné úspory času a nákladů tím, že eliminuje ruční zásahy do plánovacího procesu a minimalizuje chyby způsobené lidským faktorem. Systém zajišťuje efektivní využití strojů, snižuje prostoje a optimalizuje pořadí výrobních dávek, což vede ke zvýšení celkové produktivity. PoC potvrdil možnost vytvářet přesné týdenní plány na základě analýzy historických dat, které umožní zákazníkovi lépe řídit zásoby, plánovat dodávky a reagovat na změny v poptávce, čímž se zvýší flexibilita a konkurenceschopnost jejich výroby.

Type

O - Miscellaneous

CEP classification

—

OECD FORD branch

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Project

—

Continuities

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Publication year

2024

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů