AI in Industry: Literature Review
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23210%2F24%3A43973817" target="_blank" >RIV/49777513:23210/24:43973817 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.sjf.tuke.sk/transferinovacii/pages/archiv/transfer/50-2024/pdf/125-129.pdf" target="_blank" >https://www.sjf.tuke.sk/transferinovacii/pages/archiv/transfer/50-2024/pdf/125-129.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
AI in Industry: Literature Review
Popis výsledku v původním jazyce
This study explores the impact of artificial intelligence (AI) on optimizing production processes in the manufacturing industry. The main objective of this paper is to provide users with understanding of AI implementation and applications in the industry. By studying the current literature, the paper ocuses attention on how AI can facilitate the decision-makers enhancing efficiency in manufacturing sectors. The results suggest that implementing and integrating AI in manufacturing sectors leads to significant improvements in processes and customer satisfaction.
Název v anglickém jazyce
AI in Industry: Literature Review
Popis výsledku anglicky
This study explores the impact of artificial intelligence (AI) on optimizing production processes in the manufacturing industry. The main objective of this paper is to provide users with understanding of AI implementation and applications in the industry. By studying the current literature, the paper ocuses attention on how AI can facilitate the decision-makers enhancing efficiency in manufacturing sectors. The results suggest that implementing and integrating AI in manufacturing sectors leads to significant improvements in processes and customer satisfaction.
Klasifikace
Druh
J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích
CEP obor
—
OECD FORD obor
20301 - Mechanical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Transfer inovácií
ISSN
1337-7094
e-ISSN
1337-7094
Svazek periodika
Neuveden
Číslo periodika v rámci svazku
50
Stát vydavatele periodika
SK - Slovenská republika
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
125-129
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—