Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Exploring, Categorisation and Usage of Artificial Intelligence Algorithms for Supply Chain Management

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F23%3A43924526" target="_blank" >RIV/62156489:43110/23:43924526 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.doi.org/10.17512/CUT/9788371939563/18" target="_blank" >https://www.doi.org/10.17512/CUT/9788371939563/18</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.17512/CUT/9788371939563/18" target="_blank" >10.17512/CUT/9788371939563/18</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Exploring, Categorisation and Usage of Artificial Intelligence Algorithms for Supply Chain Management

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper explores the categorisation and usage of Artificial intelligence Algorithms (AIA) in Supply Chain Management (SCM) and discusses the potential benefits and challenges of implementing AI in SCM. The study reviews the literature on the application of AI in SCM. It provides a comprehensive list of commonly used algorithms in different SCM applications, such as vendor selection, production planning, resource allocation, quality control, predictive maintenance, visibility, demand forecasting, inventory optimisation, transportation optimisation, and customer segmentation. The paper highlights the versatility and potential for the cross-functional use of many AI algorithms. It identifies challenges and limitations, including data quality and availability, privacy and security concerns, and a lack of understanding and trust in AI systems. The study concludes that AI has the potential to significantly impact SCM by increasing efficiency, accuracy, and flexibility while reducing costs. However, further research is needed to develop best practices for adopting and implementing AI in SCM and to address ethical implications related to AI in SCM.

  • Název v anglickém jazyce

    Exploring, Categorisation and Usage of Artificial Intelligence Algorithms for Supply Chain Management

  • Popis výsledku anglicky

    This paper explores the categorisation and usage of Artificial intelligence Algorithms (AIA) in Supply Chain Management (SCM) and discusses the potential benefits and challenges of implementing AI in SCM. The study reviews the literature on the application of AI in SCM. It provides a comprehensive list of commonly used algorithms in different SCM applications, such as vendor selection, production planning, resource allocation, quality control, predictive maintenance, visibility, demand forecasting, inventory optimisation, transportation optimisation, and customer segmentation. The paper highlights the versatility and potential for the cross-functional use of many AI algorithms. It identifies challenges and limitations, including data quality and availability, privacy and security concerns, and a lack of understanding and trust in AI systems. The study concludes that AI has the potential to significantly impact SCM by increasing efficiency, accuracy, and flexibility while reducing costs. However, further research is needed to develop best practices for adopting and implementing AI in SCM and to address ethical implications related to AI in SCM.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

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

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    International Conference on Management „Sustainability – Security – Quality“: Book of Proceedings

  • ISBN

    978-83-7193-956-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    118-126

  • Název nakladatele

    Czestochowa University of Technology

  • Místo vydání

    Częstochowa

  • Místo konání akce

    Czestochowa

  • Datum konání akce

    15. 6. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku