Procesos de negocio y rendimiento de IA

Impacto de la IA en los procesos de sectores específicos

 
Fuente: Perform AI Project.

Al desarrollar una herramienta de AI específica para una tarea particular dentro de un sector de actividad en particular, la metodología de AI que la respalda (ML, DL, RPA, etc.) se configurará para lograr un resultado relevante, a menudo diferente entre sectores. Una solución basada en RPA para la ganadería permitirá la vacunación de los animales que lo necesiten en la fecha correcta. Por el contrario, una solución RPA para una empresa de servicios de contabilidad de terceros le permitirá convertir una factura recibida en papel en datos que su sistema de contabilidad puede procesar directamente. La metodología utilizada, RPA, es la misma, pero la solución desarrollada y el resultado buscado son diferentes en cada sector. En este submódulo, analizaremos  los sectores de actividad que se muestran en el gráfico anterior. Veamos.

Seguros

En el sector de los seguros, las principales aplicaciones de IA son la automatización de la presentación de datos, la evaluación de riesgos y la fijación de precios competitivos relacionados.

 
Flujo de trabajo Tareas Metodologías de IA Descripción de la aplicación del proceso AI TOOL Descripción de los resultados
Sumisión Procesamiento de envíos RPA (Automatización de procesos robóticos) / Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) / Procesamiento del lenguaje natural (NPL) Extracción de información de datos no estructurados a través del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Estas tecnologías pueden eliminar la necesidad de revisar manualmente cada documento proveniente de fuentes tradicionales o no tradicionales y ayudar a los suscriptores a capturar y clasificar información útil. La IA puede mejorar significativamente el procesamiento de envíos y liberar tiempo valioso para tareas más productivas.
Evaluación de riesgos Análisis del perfil del cliente Big Data / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo Utilizando modelos de aprendizaje automático y otras técnicas analíticas, los suscriptores pueden profundizar su comprensión del riesgo asociado con el perfil de un cliente. Mediante el uso de datos de fuentes internas y externas, estos modelos pueden aprender del pasado y predecir el perfil de riesgo de las nuevas presentaciones. Los suscriptores pueden ahorrar una cantidad significativa de tiempo asignado al análisis de datos y pueden tomar decisiones más informadas, ya que estos modelos son mejores que los humanos para reconocer patrones en datos grandes.
Precios de seguros Riesgo de perfil y ajuste de precios rentables Big Data / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo Mediante el uso de modelos de aprendizaje automático, las compañías de seguros pueden valorar el riesgo de manera más competitiva. Además, los sistemas impulsados por IA pueden permitir precios dinámicos basados en datos en tiempo real. Tener una mejor comprensión del riesgo permite a los suscriptores decidir sobre precios protables y justos que se adapten a los proles de riesgo. Estos pueden aumentar la rentabilidad a través de la mejora de los flujos de trabajo, la estrategia de precios, reducir el tiempo de comercialización y garantizar la satisfacción y retención del cliente.

 

Fuente: Herramienta de diagnóstico - Proyecto Perform AI.

Logística y Transporte

En el Sector de la Logística y el Transporte, la infinidad de movimientos, transacciones y puntos de stock intermedios en el recorrido de los productos desde su origen hasta su destino final generan multitud de oportunidades para la aplicación de la IA.

 

Las aplicaciones claveincluyen:
  • La gestión de los movimientos materiales y los recursos involucrados.
  • El control de capacidades y medios de transporte utilizados.
  • La organización y optimización de  las rutas de distribución y entrega. 
  • Planificación y previsión de la demanda e ingresos asociados.

Flujo de trabajo Tareas Metodologías de IA Descripción de la aplicación del proceso AI TOOL Descripción de los resultados
 
Administración Logística		 Datos de envío y movimientos de mercancías RPA (Automatización de Procesos Robotizados) El análisis predictivo es el proceso de estimar la demanda del cliente mediante la extracción y organización de datos históricos mediante la aplicación de la prueba analítica sobre ellos. Con diversas metodologías de previsión de la demanda, la organización puede mejorar sus procesos de toma de decisiones en la planificación de la capacidad.
 
Administración Logística		 Gestión de Wharehouse Aprendizaje automático (ML) / Sensores / RPA (Automatización de procesos robóticos) / Vehículos autónomos Las mercancías se reciben en el almacén (Inbound), se identifican y se clasifican, procesan, empaquetan y extraen para su envío (outbound), todos los pasos se llevan a cabo automáticamente y con aws insignificante mínimo e incluso rastrean los mismos y se eliminan en etapas posteriores. Al combinar el aprendizaje automático con sensores IIoT, los datos de monitoreo en tiempo real crean un almacén inteligente que también se puede vincular a la unidad de procesamiento de datos centralizada, de modo que el volumen de procesamiento de pedidos aumenta la productividad general: en procesos de recogida y embalaje, rutas de asignación para paquetes, estacionamiento y entrega del paquete correcto.
 
Mantenimiento de Recursos Logísticos		 Mantenimiento predictivo Minería de datos / Machine Learning (ML) / RPA (Robot Process Automation)  
Los sistemas impulsados por IA recopilan y analizan automáticamente datos sobre activos y advierten sobre posibles averías. Dichos sistemas pueden acumular información sobre fallas, elaborar estadísticas y, en función de estos datos estadísticos, programar reparaciones.		  
Si un proveedor puede garantizar el empleo de activos disponibles y confiables, ayudará a obtener una ventaja competitiva y la confianza del consumidor de servicios.
 
Cadena de suministro		  
Planificación Logística		 Análisis predictivo / Aprendizaje automático (ML) El análisis predictivo es el proceso de estimar la demanda del cliente mediante la extracción y organización de datos históricos mediante la aplicación de la prueba analítica sobre ellos. Con diversas metodologías de previsión de la demanda, la organización puede mejorar sus procesos de toma de decisiones en la planificación de recursos, evaluación de riesgos, estrategia de ventas y operaciones de marketing, etc.
Enrutamiento  
Diseño y optimización de rutas		 Minería de datos / Machine Learning (ML) / RPA (Robot Process Automation) Las técnicas de optimización de rutas utilizan algoritmos de ruta más corta para identificar la ruta más eficiente para que los camiones logísticos entreguen el producto. Con la optimización de roue, la IA ayuda a realizar un seguimiento del tráfico rodado, reducir el consumo de combustible y mejorar la calidad del aire y las entregas de planificación urbana, identifica el tiempo libre del conductor y facilita el estacionamiento. Ayuda a acelerar el proceso de envío y reduce considerablemente los costos de envío y, en última instancia, mejora la satisfacción del cliente.
Estrategia de rendimiento Optimización del rendimiento Minería de datos / Machine Learning (ML) / RPA (Robot Process Automation) Los sistemas de IA pueden hacer que todo el proceso sea más rápido, seguro e inteligente. Esto ayuda a facilitar la entrega oportuna al cliente según el compromiso. Los sistemas automatizados aceleran los procedimientos tradicionales de almacén, eliminando así los cuellos de botella operativos a lo largo de la cadena de valor con un mínimo esfuerzo para alcanzar los objetivos de entrega. Con la optimización del rendimiento, puede determinar qué áreas del inventario están funcionando bien y cuáles no. Comprenderá los elementos o circunstancias precisos de estas áreas, explotándolas para maximizar la eficiencia y aumentar sus ingresos.
Previsión de la demanda logística Predicción de la demanda Minería de datos / Aprendizaje automático (ML) / Análisis predictivo Puede utilizar la IA y el aprendizaje automático para predecir la demanda o mejorar la previsión de la demanda y la gestión del almacén. Basado en la experiencia pasada, obtendrá un análisis detallado de todos los factores que pueden influir en la demanda y encontrará información valiosa.

Fuente: Herramienta de diagnóstico - Proyecto Perform AI.

Educación

Desde la gestión administrativa y académica del Centro Educativo hasta los contenidos de aprendizaje personalizados, las herramientas, el feedback y los métodos de evaluación, la IA está cada vez más presente en el sector educativo.


 
Flujo de trabajo Tareas Metodologías de IA Descripción de la aplicación del proceso AI TOOL Descripción de los resultados
Gestión de Centros Educativos Tareas administrativas del Centro de Educación RPA (Automatización de Procesos Robotizados) Sistemas para la gestión académica de cursos, profesores y alumnos, así como para la gestión administrativa y documental asociada al centro educativo. Ahorro de esfuerzos en la gestión académica y documental del centro. Precisión, control de cumplimiento, estandarización y consistencia de los datos. Una multitud de informes prediseñados que se pueden ejecutar sin esfuerzo.
Aprendizaje Definición de contenidos de aprendizaje personalizado Aprendizaje automático (ML) Mediante el análisis del perfil de aprendizaje del alumno y la base de datos de aprendizaje de una multitud de perfiles similares, se extrae y propone el itinerario y los contenidos que mejor se adaptan al estilo del alumno. Esta propuesta se ajusta continuamente de acuerdo con los resultados de su uso por parte del estudiante y la evolución de su estilo de aprendizaje. Contenido de aprendizaje electrónico personalizado adaptado a los estilos de aprendizaje y preferencias del alumno.
Aprendizaje Accesibilidad y universalización Machine Learning (ML) / RPA (Robot Process Automation) Creación de perfiles y sugerencia de currículos personalizados, que se actualizan a medida que el estudiante cubre etapas y consolida los resultados de aprendizaje. El sistema es capaz de seguir al estudiante a cualquier lugar y momento donde sea necesario. Acceso universal a aulas globales. Sistemas de apoyo al aprendizaje a lo largo y a lo largo de toda la vida.
Aprendizaje Asistencia para el aprendizaje Asistentes de voz y visuales / Entornos virtuales Guías humanos virtuales y juegos y facilitadores de realidad virtual para su uso en una variedad de entornos educativos. Un asistente de enseñanza virtual impulsado por IA es un programa diseñado para mejorar la experiencia de aprendizaje de un estudiante. Muchos cursos universitarios en línea requieren que los estudiantes aprendan algo por sí mismos. Los asistentes de enseñanza virtuales impulsados por IA están diseñados específicamente para quitar algo de carga de los hombros de la facultad. Con capacidades de aprendizaje automático, estos programas no solo brindan respuestas a preguntas comunes, sino que también pueden analizar el proceso de aprendizaje y hacer sugerencias para optimizar el enfoque de la educación.
Aprendizaje Contenido inteligente Plataformas Virtuales / Generadores de Contenido Inteligente La IA utiliza algoritmos para personalizar la experiencia del estudiante. De hecho, aprende tu forma de aprender. Al mismo tiempo, genera datos para analizar las necesidades de los estudiantes individuales y del aula en general. Esta tecnología también intenta condensar los libros de texto en una herramienta útil para la preparación de exámenes, como preguntas verdaderas o falsas. El resultado esperado es un mayor retorno en el aprendizaje de los estudiantes, logrado a través de la personalización del contenido y a través de la autonomía de aprendizaje y evaluación proporcionada por el sistema. Efectividad: mayor disponibilidad y mayor personalización. Eficiencia: menor esfuerzo personal por parte del profesor.
Gestión de comentarios Retroalimentación instantánea RPA (Automatización de procesos robóticos) / Aprendizaje automático (ML) Esta herramienta permite a los estudiantes recibir retroalimentación formativa sobre sus habilidades académicas basadas en criterios establecidos por los profesores. Los estudiantes pueden iterar en sus tareas antes de entregar una versión final.  

Autonomía del alumno, lo que implica una aceleración potencial en el proceso de aprendizaje. Estandarización de la retroalimentación recibida por todos los estudiantes, que es acordada de antemano por un cuadro de profesores.

 

Fuente: Herramienta de diagnóstico - Proyecto Perform AI.

Retail

Ai está presente en el sector minorista con asistencia de compra al cliente, salas de prueba virtuales, definición de surtido y nivel de stock, métodos de pago automatizados y precios competitivos.

 

 

Flujo de trabajo Tareas Metodologías de IA Descripción de la aplicación del proceso AI TOOL  Descripción de los resultados
Experiencia del cliente minorista Asistencia para la compra Chatbots / Sistemas de recomendación / Sistemas de búsqueda visual / Sistemas de búsqueda por voz Un chatbot es un programa informático que lleva a cabo la comunicación a través de métodos de audio o texto. Chatbot utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, pero los sistemas simples simplemente buscan palabras clave dentro de la entrada y eligen una respuesta con las palabras clave más análogas o los patrones de palabras más similares de las bases de datos. Tales programas están diseñados para imitar adecuadamente cómo un ser humano podría comportarse como un compañero de comunicación. Proporcionar un mayor nivel de servicio al cliente, enviar notificaciones sobre nuevas colecciones y sugerir productos similares. Los chatbots se dirigen a las necesidades de los clientes y resuelven sus problemas de manera eficiente y transparente.
Experiencia del cliente minorista Salas de prueba virtuales Realidad Aumentada / Realidad Virtual Funcionan teniendo la imagen de los clientes en las tiendas y pueden seleccionar la ropa que debe probarse para que uno tenga una imagen realista del atuendo sin siquiera probarlo literalmente. Esto hace que todo el proceso sea realmente conveniente y efectivo sin demasiado desorden en la tienda.  

Ayude a los clientes a ahorrar tiempo, ahorrar dinero en gastos de viaje y, desde la comodidad de su hogar, el cliente encuentra los atuendos perfectos con todos los elementos perfectamente combinados en solo minutos. Los escáneres de IA pueden recibir enormes ventas dentro de la misma base de clientes al darles una imagen en tiempo real de lo que les conviene. 
 
Previsión de la demanda de Reatil		  
Planificación de la demanda de la tienda		  
Big Data / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo		  Los científicos de datos podrían abrir un nuevo mundo de posibilidades para que los propietarios de negocios extraigan anomalías y correlaciones de cientos de modelos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para planificar el nivel de demanda de la tienda durante un período atendiendo a muchos factores. La IA en la cadena de suministro minorista se puede utilizar para reabastecerse: calcular la demanda de un producto en particular teniendo en cuenta un historial de ventas, ubicación, clima, tendencias, promociones y otros parámetros. Dio como resultado, en los casos estudiados, una reducción de hasta el 30% de las brechas en los estantes de las tiendas.
 
Gestión de Merchandising		 Distribución y surtido de espacios en los estantes / sitios web de las tiendas Big Data / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo / Visión artificial / Analítica web / IoT  
El análisis de los datos de ventas por ubicación de tienda y estantería se puede almacenar y modelar para mejorar el rendimiento al abordar los factores estacionales y otros factores influyentes.		  Mejora de los resultados de ventas por visita a tienda y optimización del revestimiento asignado a cada artículo en las estanterías.
 
Gestión de inventario de la tienda		 Cálculo de necesidades de inventario Big Data / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo / Automatización de procesos robóticos (RPA) La tecnología basada en IA combinada con otros algoritmos de aprendizaje automático puede ayudar a las tiendas a regular y controlar la categorización de productos. También ayudaría a llevar el inventario en tiempo real a la tienda para traer las existencias requeridas cada día para no perder a un cliente. Aumenta la satisfacción del cliente ayudando al cliente a encontrar productos fácilmente en la tienda Esto puede ayudar en las tiendas minoristas para poder tener todos los productos apilados listos para la venta en su inventario a tiempo. Reduce los costos de los procedimientos de inventario.
Gestión de efectivo minorista Sistemas sin cajero RPA (Automatización de Procesos Robot) / IoT  
La tecnología de compras funciona cuando saca algo del estante o lo vuelve a poner cuando sale de la tienda, la cuenta de la tienda deducirá su compra en una fracción de segundos. En otros casos, hay máquinas que escanean los códigos de barras de los bienes comprados y también están listas para aceptar los modos de pago digitales.		 Al reducir la compensación de los empleados y aumentar la eficiencia y reducir el tiempo de espera, la robotización de las tiendas tuvo ahorros significativos en los gastos operativos.
Estrategia de precios minoristas Simulación de precios/sensibilidad Big Data / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo La tecnología de IA para tiendas minoristas visualiza los resultados probables de múltiples estrategias de precios. Lee datos en cuestión de segundos de las transacciones anteriores de la empresa y del mercado para el costo real del producto, las actividades promocionales y las cifras de ventas en el mercado y mantiene su par para generar ganancias dentro del mismo umbral con mayor eficiencia. La tecnología de IA para tiendas minoristas ayuda a establecer precios para sus productos de manera más competitiva para prosperar en el mercado. AI lee e interpreta las estadísticas de acuerdo con la demanda, las tendencias estacionales, las características, las elecciones de los clientes, la fecha de lanzamiento de nuevos modelos de los mismos artículos, etc.
 
Fuente: Herramienta de diagnóstico - Proyecto Perform AI.

Ganadería

La individualización en la alimentación animal, el control sanitario, la gestión de la reproducción y la gestión de la producción animal, son las principales contribuciones de la IA en el sector ganadero.
 
 
Flujo de trabajo		 Tareas Metodologías de IA Descripción de la aplicación del proceso AI TOOL Descripción de los resultados
Manejo Ganader Composición equilibrada de alimentación / ingesta Aprendizaje automático (ML) / Sensores / Drones Un sistema de gestión ganadera impulsado por visión artificial que permite a los granjeros monitorear a las vacas. La alimentación de la cámara se analiza en tiempo real y los resultados se envían a los teléfonos móviles de los agricultores. Las cámaras inteligentes monitorean la actividad física de los animales, los patrones de alimentación y la agresividad general para informar a los agricultores sobre el bienestar de su rebaño y garantizar que se dispense la cantidad adecuada de alimento, lo que aumenta la productividad de los rebaños.
Manejo Ganadero Vigilancia de enfermedades animales Sistemas de reconocimiento facial / Reconocimiento de movimiento y actividades Un chip monitorea información vital sobre el animal, incluidas las variaciones de temperatura, los patrones de alimentación y las etapas reproductivas a través del sensor inteligente, y puede detectar enfermedades 48 horas antes de que se manifiesten, lo que permite una atención médica oportuna. La información de cada animal se sincroniza y almacena en una plataforma en la nube. Los objetivos principales son utilizar los datos para maximizar la producción y limitar los niveles de estrés en las vacas. Aumenta los márgenes de beneficio agrícola en un promedio del 15%. Detecta problemas de salud con hasta un 95% de precisión
Manejo Ganadero Administración de vacunas Sistema robótico Sistema de inyección robótica para entregar vacunas y medicamentos reproductivos a animales domésticos en la granja lechera. El sistema de inyección robótica lee las etiquetas RFID adheridas a la oreja de la vaca y obtiene información relacionada con la salud y el registro de vacunación y, si la vaca requiere una inyección, se dirige hacia el lugar de la inyección y el mecanismo de inyección se posiciona para administrar el medicamento en el cuello de la vaca. Reeducación de costes y precisión del 100%.
Manejo Ganadero Manejo del estro Big Data / Sensores / Aprendizaje automático (ML) El collar de cuello de vaca (con sensores de movimiento) recoge todo tipo de datos las 24 horas del día. Los componentes de IA del sistema de automatización de productos lácteos procesan los datos recopilados para proporcionar información sobre el estrés por calor, el cambio en la eficiencia de la alimentación y el estro de la vaca. La aparición del ciclo del estro resulta en la liberación de hormonas especiales que afectan el comportamiento y el movimiento de la vaca. El componente de IA compara los datos recopilados recientemente (sobre movimientos) con los datos almacenados y puede predecir el período de ovulación de la vaca por adelantado. Dado que el período de ovulación comienza después de 24 a 32 horas del inicio del "calor de pie", el granjero tiene tiempo suficiente para prepararse para la inseminación artificial de la vaca en celo.
Gestión de salida Uso de antibióticos Big Data / Sensores / Aprendizaje automático (ML) La solución permite que los animales sean monitoreados 24/7. Si el sistema detecta patrones de comportamiento que son consistentes con la enfermedad, por ejemplo, cerdos que beben más de lo habitual o se mueven de manera anormal, puede alertar inmediatamente a los granjeros, para que puedan tomar medidas específicas rápidamente y evitar la necesidad de medicamentos. La detección de los primeros signos de enfermedad, así como la rápida recuperación de las vacas es clave para la salud animal, el bienestar y la reducción de los antibióticos. Un estudio ha demostrado que con Ida, una asistente lechera inteligente, el tiempo de recuperación de las vacas se puede reducir en más de la mitad.
Gestión de salida Prevención del contagio emocional Aprendizaje automático (ML) La IA basada en ML puede ayudarnos a identificar las variables de contagio emocional basadas en vocalizaciones, señales olfativas, etc. para detectar el estallido de una enfermedad o estrés específico. Esto tiene el potencial de ayudarnos a mejorar significativamente las condiciones de vida y el bienestar de los animales de granja.

Fuente: Herramienta de diagnóstico - Proyecto Perform AI.

Agricultura

Podemos encontrar soluciones de IA repartidas por todo el proceso agrícola, desde la preparación del suelo, el riego, la siembra, el control de la sanidad de los cultivos, la cosecha, etc..

 
Flujo de trabajo Tareas Metodologías de IA Descripción de la aplicación del proceso AI TOOL Descripción de los resultados
 
Monitoreo de suelos		 Control de la salud del suelo Visión artificial / Deep Learning / Drones La herramienta identifica a través de imágenes de teléfonos móviles, defectos potenciales y deficiencias de nutrientes en el suelo. El análisis se lleva a cabo mediante algoritmos de software que correlacionan patrones particulares de follaje con ciertos defectos del suelo, plagas y enfermedades de las plantas. Control de la calidad del suelo y su idoneidad en cada parte del proceso agrícola. Reducción de esfuerzo y ahorro en la dosificación de las soluciones necesarias para la correcta calidad del suelo.
Monitoreo de cultivos Control de la Sanidad de los Cultivos Visión artificial / Deep Learning / Drones Aprovechar la visión artificial y los algoritmos de aprendizaje profundo para procesar los datos capturados por drones y / o tecnología basada en software para monitorear la salud de los cultivos. Control de malezas a través de pulverización de precisión.
Manejo de cultivos Riego Sensores remotos y tecnología Arduino Los irrigadores automáticos de plantas se plantan en elcampo a través de la tecnología inalámbrica para el riego por goteo. Este método asegura la fertilidad del suelo y asegura el uso eficaz de los recursos hídricos.
Cosecha de cultivos Tareas de recolección Robots agrícolas Robots autónomos para manejar tareas agrícolas esenciales, como cosechar cultivos a un volumen más alto y a un ritmo más rápido que los trabajadores humanos. Reducir el costo de las tareas de cosecha y reemplazar la falta de mano de obra que reduce el crecimiento del sector.
Gestión de la cosecha Análisis predictivo de cosecha Aprendizaje automático Algoritmos de aprendizaje automático en conexión con satélites para predecir el clima, analizar la sostenibilidad de los cultivos y evaluar las granjas para detectar la presencia de enfermedades y plagas. Modelos para rastrear y predecir diversos impactos ambientales en el rendimiento de los cultivos. Las fuentes de datos incluyen temperatura, precipitación, velocidad del viento y radiación solar, junto con comparaciones con valores históricos.

Fuente: Herramienta de diagnóstico - Proyecto Perform AI.

Servicios

Al igual que la fabricación de productos, la IA puede ayudar al sector de servicios en el proceso de investigación y conceptualización de servicios. Las contribuciones específicas en el sector de servicios están relacionadas con el proceso de producción de servicios, con un fuerte enfoque en:

  • Planificación y asignación de recursos de servicio para asegurar la experiencia de servicio al cliente.
  • Control de calidad del servicio a tiempo, ya que el control de calidad en los servicios debe ser principalmente preventivo porque el tiempo de producción y consumo es simultáneo, no hay stock como en los productos para enmendar cualquier problema de calidad antes del consumo.

 
Flujo de trabajo Tareas Metodologías de IA Descripción de la aplicación del proceso AI TOOL Descripción de los resultados
Diseño de servicios Investigación de servicios, conceptualización, estructuración y pruebas Big Data / Data Minisg / Machine Learning (ML) / Procesamiento de lenguaje natural / Webscraping / Análisis predictivo / RPA (Robot Process Automation) / Internet de las cosas (IoT) La tecnología de IA recopila los datos de un público objetivo seleccionado para definir y probar los principales conceptos de servicio, estructurar los servicios básicos, complementarios y de gobierno y, finalmente, probar la ejecución y la satisfacción asociada. La investigación de mercado debe realizarse lo antes posible para mantener la relevancia. El retraso en la entrega a menudo resulta en ideas obsoletas y análisis de sentimientos inexactos. Herramientas de investigación de mercado de IA, aumenta la eficacia y reduce los costos del proceso.
Operación del servicio Planeación de recursos de servicio Minería de datos / Aprendizaje automático (ML) / Análisis predictivo Basado en el uso histórico de recursos y las previsiones de demanda, teniendo en cuenta varias variables, el algoritmo generará niveles de demanda para cada servicio individual, identificará cuellos de botella y recomendará asignaciones de recursos. Ajuste la disponibilidad y el uso de servicios y recursos (personas, espacios y herramientas) para pronosticar la demanda. Reducción de costos de operación del servicio.
Operación del servicio Control de calidad del servicio (QC) Control de calidad del servicio (QC)
Minería de datos / Aprendizaje automático (ML) / Análisis predictivo / RPA (Automatización de procesos robóticos) / Internet de las cosas (IoT)		 Uso de cámaras inteligentes y software relacionado habilitado para IA para tareas de inspección de servicios. Incluyendo instalaciones, participación del cliente, equipo de servicio, herramientas de servicio y otros elementos del entorno de servicio. Inspección de calidad mejorada a velocidades, latencia y costos más allá de las capacidades de los inspectores humanos.

 

Fuente: Herramienta de diagnóstico - Proyecto Perform AI.

Bienes de Consumo Envasados

En el sector CPG además de las soluciones de IA de procesos generales podemos encontrar otras específicas dirigidas a:

  • Diseño, pruebas y mejora de productos
  • Asignación de recursos en la industria manufacturera
  • Control de calidad de las materias primas y componentes entrantes y salidas de fabricación.
 
Flujo de trabajo Tareas Metodologías de IA Descripción de la aplicación del proceso AI TOOL Descripción de los resultados
 Diseño de Producto Investigación y desarrollo de productos Big Data / Machine Learning (ML) / Procesamiento de lenguaje natural / Webscraping / RPA (Automatización de procesos robóticos) La investigación de mercado basada en IA ofrece resultados casi en tiempo real. La tecnología de IA recopila los datos de un público objetivo seleccionado, monitorea y escanea automáticamente palabras clave o temas. La investigación de mercado debe realizarse lo antes posible para mantener la relevancia. El retraso en la entrega a menudo resulta en ideas obsoletas y análisis de sentimientos inexactos. Herramientas de investigación de mercado de IA, aumenta la eficacia y reduce los costos del proceso.
Fabricación Oficina Técnica Minería de datos / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo / RPA (Robot Process Automation) Identificar posibles mejoras derivadas de cambios menores en las especificaciones de ingeniería de productos Reduce los costos del producto y / o aumenta los niveles de satisfacción del cliente.
Fabricación Compras (materias primas y componentes) Minería de datos / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo / RPA (Robot Process Automation) La previsión de la demanda permite a las soluciones RPA anticipar las necesidades de los componentes de los distintos proveedores, y se automatizan los pedidos necesarios, teniendo en cuenta los pedidos mínimos negociados con los proveedores. Reduce el costo del proceso de reposición de componentes y materias primas, y ajusta el costo de dichas existencias.
Fabricación INPUT/OUTPUT Logística Minería de datos / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo / RPA (Robot Process Automation)  
Para predecir la escasez de existencias y organizar nuevos envíos, las empresas de CPG pueden monitorear la ubicación y el inventario del producto utilizando tanto dispositivos IoT como otras fuentes como datos de transacciones e incluso fuentes de terceros, como el clima. 		 Las herramientas de IA pueden eliminar el esfuerzo manual y aumentar la eficiencia en la logística.
Fabricació Alojamiento de Wharehousing  
Minería de datos / Machine Learning (ML) / Análisis predictivo / RPA (Robot Process Automation)		 La previsión de producción nos permite elaborar la previsión de compras, con la que podemos determinar el mix de componentes a almacenar en cada periodo y la velocidad a la que se convertirán en stock de producto terminado. Ajustar las inversiones necesarias en instalaciones, y ajustar el nivel de otros recursos humanos y técnicos necesarios para gestionar el stock entrante y saliente del periodo.
Fabricació Plan de fabricación Minería de datos / Aprendizaje automático (ML) / Análisis predictivo La IA permite incorporar la amplia variedad de fuentes de datos necesarias para producir resultados lo suficientemente precisos para la empresa moderna. Los sistemas basados en IA pueden predecir con mayor precisión la cantidad de producto necesario y el retraso en el que deberán reabastecerse. Reduce el exceso de existencias de componentes y productos terminados.
Fabricació Control de calidad del producto (QC) Minería de datos / Aprendizaje automático (ML) / Análisis predictivo / RPA (Automatización de procesos robóticos) / Internet de las cosas (IoT) Uso de cámaras inteligentes y software relacionado habilitado para IA para tareas de inspección de fabricación. Inspección de calidad mejorada a velocidades, latencia y costos más allá de las capacidades de los inspectores humanos.


Fuente: Herramienta de diagnóstico - Proyecto Perform AI.

Otros recursos: videos y/o enlaces útiles

REALIZAR películas de IA.

 



REALIZAR animaciones de IA.

 

Referencias



  • AI in Services. Springer Nature Switzerland AG 2019 77 P. P. Maglio et al. (eds.), Handbook of Service Science, Volume II, Service Science: Research and Innovations in the Service Economy, https://doi.org/10.1007/978-3-319-98512-1_5







Autorreflexión

Por favor, danos una aplicación sectorial para el futuro que no esté desarrollada actualmente y discuta sobre sus beneficios.

Ejercicios

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Vea el video

relacionado con la IA en el sector ganadero y responda a la pregunta

El collar de vaca ayuda a:

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Usando la herramienta de diagnóstico de impacto, verifique las respuestas correctas:

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