Proalpha Industrial AI – nowa platforma sztucznej inteligencji dla sektora przemysłowego

Grupa Proalpha, jeden z czołowych dostawców systemów ERP i rozwiązań biznesowych, wprowadza platformę Proalpha Industrial AI, której celem jest praktyczne wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach przemysłowych. Rozwiązanie obejmuje katalog ponad 30 gotowych aplikacji AI wspierających kluczowe procesy – od zakupów i produkcji, przez obsługę posprzedażową, aż po serwis. Dodatkowych 100 aplikacji jest obecnie w fazie opracowania. Platforma stanowi łatwo dostępne źródło innowacji dla firm stojących w obliczu rosnących wyzwań rynkowych.

Integracja i możliwości
Proalpha Industrial AI bazuje na sprawdzonych technologiach AI firm Empolis i Nemo, dostępnych w modelu chmurowym SaaS. Może być integrowana zarówno z ekosystemem Proalpha, jak i z systemami innych dostawców. Platforma umożliwia inteligentne przetwarzanie danych – zarówno ustrukturyzowanych (np. tabele w procesach zakupowych), jak i nieustrukturyzowanych (np. dokumentacja serwisowa, notatki czy e-maile). Dzięki temu ukryta wiedza może być przekształcana w konkretne informacje wspierające podejmowanie decyzji biznesowych.

Rozwiązanie pozwala przedsiębiorstwom rozpoznawać, diagnozować i prognozować zjawiska w oparciu o dane specyficzne dla danej firmy, a także generować rekomendacje, które mogą być wdrażane automatycznie.

Korzyści dla biznesu

  • Szybka integracja i wdrażanie rozwiązań dopasowanych do potrzeb rynkowych.
  • Natychmiastowe efekty (Quick Wins) oraz przejrzyste wyniki analiz AI zwiększające zaufanie do technologii.
  • Możliwość stopniowego wprowadzania innowacji AI, dostosowanego do tempa rozwoju przedsiębiorstwa.

Christoph Kull, President Business Applications w Proalpha, podkreśla, że kluczowe jest odejście od powierzchownego, uniwersalnego stosowania AI na rzecz specjalistycznych rozwiązań przynoszących realne efekty w konkretnych procesach.

Działy specjalistyczne jako motor AI
Według Kulla największy potencjał AI ujawnia się w działach, które najlepiej znają procesy i dane swojej firmy. Pracownicy merytoryczni są w stanie precyzyjnie wskazać obszary, w których AI może przynieść wartość dodaną, poprawiając produktywność i optymalizując działania.

Zakres zastosowań
Obecnie w platformie dostępnych jest ponad 30 aplikacji AI wspierających m.in. ERP, zarządzanie finansami, kapitałem ludzkim, wydatkami, produkcją (Digital Shopfloor) oraz doświadczeniem klienta. Dzięki tym narzędziom firmy mogą:

  • optymalizować stany magazynowe poprzez trafniejsze prognozy,
  • skracać czas realizacji produkcji,
  • poprawiać terminowość dostaw,
  • kontrolować jakość i migracje danych,
  • zwiększać efektywność obsługi klienta dzięki lepszemu wykorzystaniu wiedzy z różnych źródeł.

Przetwarzanie nieuporządkowanych danych pozwala zwiększyć wydajność procesów opartych na wiedzy nawet o 30–40%. Ma to szczególne znaczenie w obliczu niedoboru wykwalifikowanej kadry i zmian demograficznych.

Wsparcie transformacji i zrównoważonego rozwoju
Platforma Proalpha Industrial AI wspiera przedsiębiorstwa w działaniach związanych z raportowaniem ESG oraz redukcją śladu węglowego – zarówno w skali całej firmy (Corporate Carbon Footprint), jak i poszczególnych produktów (Product Carbon Footprint). Wykorzystując analizę danych zużycia energii w czasie rzeczywistym, możliwe jest identyfikowanie obszarów o największym poborze energii, optymalizacja procesów oraz poprawa efektywności energetycznej.

Christoph Kull podsumowuje:

„Proalpha Industrial AI łączy nasze doświadczenie w branży produkcyjnej z nowoczesnymi technologiami AI, aby pomóc firmom każdej wielkości zwiększać produktywność, rozwijać działalność i przygotować się na wyzwania przyszłości.”

Więcej informacji o platformie można znaleźć na stronie: www.proalpha.com/en/ai-hub

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie będzie opublikowany.

You may use these <abbr title="HyperText Markup Language">HTML</abbr> tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

*