Development of an innovative service prototype and an intelligent storage system to accelerate delivery and complaint processing using NFC and machine learning (ML) technology (Q2687388): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed label, description and/or aliases in it, and other parts: Adding Italian translations) |
(Changed label, description and/or aliases in es, and other parts: Adding Spanish translations) |
||||||||||||||
| label / es | label / es | ||||||||||||||
Desarrollo de un prototipo de servicio innovador y de un sistema de almacenamiento inteligente para acelerar la entrega y el procesamiento de reclamaciones utilizando la tecnología NFC y machine learning (ML) | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
SA 42799(2015/X) El sistema informático como prototipo, que es objeto de la aplicación, es un sistema inteligente (y aplicación móvil) que utiliza la tecnología NFC y Machine Learning para controlar y gestionar la producción, entrega y aceptación de mercancías, quejas y devoluciones. Utilizará la nueva tecnología ML (inteligencia artificial) para anticipar la demanda del mercado de los productos del solicitante y anticipar la demanda de la línea de producción de componentes/componentes de productos finales que estadísticamente más a menudo que otros fallan el Sistema en el sentido del nuevo servicio mejorará significativamente la calidad de los servicios prestados: — la aceleración de la entrega cuando el pedido de productos será de 10-20 días a 2-7 días — en el caso de entrega de productos anunciados de 14 días a 2 días Esta alta aceleración será posible gracias al mecanismo de aprendizaje automático, que anticipará la demanda del mercado de productos específicos, así como componentes específicos de estos productos (que más a menudo fallan) y la información obtenida por ella afectará al proceso de montaje de productos en la línea de producción. En el mercado hay soluciones utilizando códigos QR o etiquetas NFC, por ejemplo, para leer la ubicación del producto, pero no soportan el proceso logístico de manera integral en la parte del remitente y el destinatario. La tecnología NFC se utilizará para asignar y distribuir productos durante el almacén y el flujo de productos. Después de escanear el código NFC con el teléfono normal e introducir la contraseña, el cliente podrá introducir su pedido y sin el uso de documentos en papel para revisar la integridad y el estado de los productos solicitados, y en caso de errores o detección de un producto dañado del sistema, presentar una queja para que el tiempo de presentación y aprobación de la reclamación caiga de 8 horas a 10 minutos. La gestión de la línea de producción a través del sistema contribuirá indirectamente a una menor cantidad de (Spanish) | |||||||||||||||
| Property / summary: SA 42799(2015/X) El sistema informático como prototipo, que es objeto de la aplicación, es un sistema inteligente (y aplicación móvil) que utiliza la tecnología NFC y Machine Learning para controlar y gestionar la producción, entrega y aceptación de mercancías, quejas y devoluciones. Utilizará la nueva tecnología ML (inteligencia artificial) para anticipar la demanda del mercado de los productos del solicitante y anticipar la demanda de la línea de producción de componentes/componentes de productos finales que estadísticamente más a menudo que otros fallan el Sistema en el sentido del nuevo servicio mejorará significativamente la calidad de los servicios prestados: — la aceleración de la entrega cuando el pedido de productos será de 10-20 días a 2-7 días — en el caso de entrega de productos anunciados de 14 días a 2 días Esta alta aceleración será posible gracias al mecanismo de aprendizaje automático, que anticipará la demanda del mercado de productos específicos, así como componentes específicos de estos productos (que más a menudo fallan) y la información obtenida por ella afectará al proceso de montaje de productos en la línea de producción. En el mercado hay soluciones utilizando códigos QR o etiquetas NFC, por ejemplo, para leer la ubicación del producto, pero no soportan el proceso logístico de manera integral en la parte del remitente y el destinatario. La tecnología NFC se utilizará para asignar y distribuir productos durante el almacén y el flujo de productos. Después de escanear el código NFC con el teléfono normal e introducir la contraseña, el cliente podrá introducir su pedido y sin el uso de documentos en papel para revisar la integridad y el estado de los productos solicitados, y en caso de errores o detección de un producto dañado del sistema, presentar una queja para que el tiempo de presentación y aprobación de la reclamación caiga de 8 horas a 10 minutos. La gestión de la línea de producción a través del sistema contribuirá indirectamente a una menor cantidad de (Spanish) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: SA 42799(2015/X) El sistema informático como prototipo, que es objeto de la aplicación, es un sistema inteligente (y aplicación móvil) que utiliza la tecnología NFC y Machine Learning para controlar y gestionar la producción, entrega y aceptación de mercancías, quejas y devoluciones. Utilizará la nueva tecnología ML (inteligencia artificial) para anticipar la demanda del mercado de los productos del solicitante y anticipar la demanda de la línea de producción de componentes/componentes de productos finales que estadísticamente más a menudo que otros fallan el Sistema en el sentido del nuevo servicio mejorará significativamente la calidad de los servicios prestados: — la aceleración de la entrega cuando el pedido de productos será de 10-20 días a 2-7 días — en el caso de entrega de productos anunciados de 14 días a 2 días Esta alta aceleración será posible gracias al mecanismo de aprendizaje automático, que anticipará la demanda del mercado de productos específicos, así como componentes específicos de estos productos (que más a menudo fallan) y la información obtenida por ella afectará al proceso de montaje de productos en la línea de producción. En el mercado hay soluciones utilizando códigos QR o etiquetas NFC, por ejemplo, para leer la ubicación del producto, pero no soportan el proceso logístico de manera integral en la parte del remitente y el destinatario. La tecnología NFC se utilizará para asignar y distribuir productos durante el almacén y el flujo de productos. Después de escanear el código NFC con el teléfono normal e introducir la contraseña, el cliente podrá introducir su pedido y sin el uso de documentos en papel para revisar la integridad y el estado de los productos solicitados, y en caso de errores o detección de un producto dañado del sistema, presentar una queja para que el tiempo de presentación y aprobación de la reclamación caiga de 8 horas a 10 minutos. La gestión de la línea de producción a través del sistema contribuirá indirectamente a una menor cantidad de (Spanish) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 19 January 2022
| |||||||||||||||
Revision as of 00:05, 19 January 2022
Project Q2687388 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Development of an innovative service prototype and an intelligent storage system to accelerate delivery and complaint processing using NFC and machine learning (ML) technology |
Project Q2687388 in Poland |
Statements
321,589.06 zloty
0 references
396,000.0 zloty
0 references
81.21 percent
0 references
2 February 2021
0 references
31 December 2021
0 references
SOLLUX LIGHTING MUZOLF SPÓŁKA JAWNA
0 references
52°53'27.2"N, 16°59'1.0"E
0 references
SA 42799(2015/X) System informatyczny jako prototyp, który jest tematem wniosku to inteligentny system (oraz aplikacja mobilna) wykorzystujący technologię NFC oraz Machine Learning do kontroli i zarządzania produkcją, dostawami i przyjęciem towaru, reklamacjami i zwrotami. Będzie on wykorzystywał nowopowstałą technologię ML (sztuczna inteligencję) do przewidywania zapotrzebowania rynku na produkty wnioskodawcy oraz przewidywania na zapotrzebowanie linii produkcyjnej na podzespoły / elementy finalnych produktów, które statystycznie częściej niż inne ulegają awarii System w rozumieniu nowej usługi przyczyni się do znacznego podniesienia jakości świadczonych usług: - przyspieszenie dostawy przy zamówieniu produktów wyniesie z 10-20 dni do 2-7 dni - w przypadku dostawy reklamowanych produktów z 14 dni do 2 dni Tak wysokie przyspieszenie będzie możliwe dzięki mechanizmowi machine learning, który będzie przewidywać zapotrzebowanie rynku na konkretne produkty a także na konkretne podzespoły tych produktów (które najczęściej ulegają awarii) a informacje uzyskane dzięki niemu wpłyną na proces montażu produktów na linii produkcyjnej Na rynku istnieją rozwiązania korzystające z kodów QR lub tagów NFC, np. do odczytu lokalizacji produktu, jednakże nie obsługują one kompleksowo procesu logistycznego zarówno po stronie nadawcy jak i odbiorcy Technologia NFC zostanie wykorzystana do alokowania i przepływu produktów z miejsca na miejsce w obrębie magazynu a także podczas przyjęcia zamówienia przez klienta. Klient będzie mógł po zeskanowaniu kodu NFC zwykłym tel. i wprowadzeniu hasła wejść do swojego zamówienia i bez użycia dokumentów papierowych przejrzeć kompletność i stan zamówionych produktów, a w razie wystąpienia błędów lub wykrycia uszkodzonego produktu z poziomu systemu złożyć reklamację dzięki czemu czas złożenia i zatwierdzenia reklamacji spadnie z 8 godz do 10 minut. Zarządzanie linią produkcyjną przez system przyczyni się do pośrednio do mniejszej ilości pro (Polish)
0 references
SA 42799(2015/X) The IT system as a prototype, which is the subject of the application, is an intelligent system (and mobile application) using NFC technology and Machine Learning to control and manage the production, delivery and acceptance of goods, complaints and returns. It will use new ML technology (artificial intelligence) to anticipate the market demand for the applicant’s products and to anticipate the production line’s demand for components/components of final products that statistically more often than others fail the System within the meaning of the new service will significantly improve the quality of services provided: — acceleration of delivery when ordering products will be from 10-20 days to 2-7 days – in the case of delivery of advertised products from 14 days to 2 days Such a high acceleration will be possible thanks to the machine learning mechanism, which will anticipate the market demand for specific products as well as specific components of these products (which most often fail) and the information obtained by it will affect the process of assembly of products on the production line. On the market there are solutions using QR codes or NFC tags, e.g. to read the location of the product, but they do not support the logistics process comprehensively on the part of both the sender and the recipient. NFC technology will be used to allocate and flow products from place to place within the warehouse and during the acceptance of the order. After scanning the NFC code with normal phone and entering the password, the customer will be able to enter his order and without the use of paper documents to review the completeness and status of the ordered products, and in the event of errors or detection of a damaged product from the system, submit a complaint so that the time of submission and approval of the complaint will fall from 8 hours to 10 minutes. Management of the production line through the system will indirectly contribute to a smaller amount of pro (English)
7 July 2021
0 references
SA 42799(2015/X) Le système informatique en tant que prototype, qui fait l’objet de l’application, est un système intelligent (et une application mobile) utilisant la technologie NFC et l’apprentissage automatique pour contrôler et gérer la production, la livraison et l’acceptation des marchandises, les plaintes et les retours. Elle utilisera la nouvelle technologie ML (intelligence artificielle) pour anticiper la demande du marché pour les produits du demandeur et anticiper la demande de la chaîne de production pour les composants/composants de produits finaux qui, statistiquement plus souvent que d’autres échouent, le système au sens du nouveau service améliorera considérablement la qualité des services fournis: — accélération de la livraison lors de la commande des produits sera de 10-20 jours à 2-7 jours — dans le cas de la livraison de produits annoncés de 14 jours à 2 jours Une telle accélération sera possible grâce au mécanisme d’apprentissage automatique, qui anticipera la demande du marché pour des produits spécifiques ainsi que des composants spécifiques de ces produits (qui échouent le plus souvent) et les informations obtenues par celle-ci affecteront le processus d’assemblage des produits sur la ligne de production. Sur le marché il y a des solutions utilisant des codes QR ou des étiquettes NFC, par exemple pour lire l’emplacement du produit, mais ils ne supportent pas le processus logistique de la part de l’expéditeur et du destinataire. Après avoir scanné le code NFC avec le téléphone normal et entré le mot de passe, le client sera en mesure d’entrer sa commande et sans l’utilisation de documents papier pour examiner l’exhaustivité et l’état des produits commandés, et en cas d’erreurs ou de détection d’un produit endommagé à partir du système, déposer une plainte afin que le délai de soumission et d’approbation de la plainte tombe de 8 heures à 10 minutes. La gestion de la chaîne de production à travers le système contribuera indirectement à une plus petite quantité de pro (French)
3 December 2021
0 references
SA 42799(2015/X) Das IT-System als Prototyp, der Gegenstand der Anwendung ist, ist ein intelligentes System (und mobile Anwendung) mit NFC-Technologie und Machine Learning zur Steuerung und Verwaltung der Produktion, Lieferung und Abnahme von Waren, Beschwerden und Rücksendungen. Sie wird die neue ML-Technologie (künstliche Intelligenz) nutzen, um die Marktnachfrage nach den Produkten des Antragstellers zu antizipieren und die Nachfrage der Produktionslinie nach Komponenten/Komponenten von Endprodukten zu antizipieren, die statistisch häufiger als andere das System im Sinne des neuen Dienstes versagen, was die Qualität der erbrachten Dienstleistungen erheblich verbessern wird: — Beschleunigung der Lieferung bei der Bestellung von Produkten von 10-20 Tagen auf 2-7 Tage – im Falle der Lieferung von beworbenen Produkten von 14 Tagen auf 2 Tage Eine solche hohe Beschleunigung wird möglich sein dank des maschinellen Lernmechanismus, der die Marktnachfrage nach bestimmten Produkten sowie spezifische Komponenten dieser Produkte (die am häufigsten scheitern) und die dadurch gewonnenen Informationen auf den Prozess der Montage von Produkten auf der Produktionslinie antizipieren wird. Auf dem Markt gibt es Lösungen mit QR-Codes oder NFC-Tags, z. B. um den Standort des Produkts zu lesen, aber sie unterstützen den Logistikprozess nicht umfassend auf Seiten des Absenders und des Empfängers. Nach dem Scannen des NFC-Codes mit normalem Telefon und der Eingabe des Passworts kann der Kunde seine Bestellung und ohne Verwendung von Papierdokumenten zur Überprüfung der Vollständigkeit und des Status der bestellten Produkte und im Falle von Fehlern oder der Erkennung eines beschädigten Produkts aus dem System eine Beschwerde einreichen, so dass der Zeitpunkt der Einreichung und Genehmigung der Beschwerde von 8 Stunden auf 10 Minuten fällt. Die Verwaltung der Produktionslinie über das System wird indirekt zu einer geringeren Menge an Pro (German)
13 December 2021
0 references
SA 42799(2015/X) Het IT-systeem als prototype, dat het onderwerp is van de toepassing, is een intelligent systeem (en mobiele applicatie) met behulp van NFC-technologie en Machine Learning om de productie, levering en acceptatie van goederen, klachten en retourzendingen te controleren en te beheren. Zij zal nieuwe ML-technologie (kunstmatige intelligentie) gebruiken om te anticiperen op de marktvraag naar de producten van de aanvrager en om te anticiperen op de vraag van de productielijn naar onderdelen/componenten van eindproducten die statistisch gezien vaker dan andere niet in het systeem vallen in de zin van de nieuwe dienst, zal de kwaliteit van de geleverde diensten aanzienlijk verbeteren: — versnelling van de levering bij het bestellen van producten zal van 10-20 dagen tot 2-7 dagen — in het geval van levering van geadverteerde producten van 14 dagen tot 2 dagen Een dergelijke hoge versnelling zal mogelijk zijn dankzij het machine learning mechanisme, dat zal anticiperen op de marktvraag naar specifieke producten, evenals specifieke componenten van deze producten (die meestal falen) en de informatie verkregen door het proces van assemblage van producten op de productielijn. Op de markt zijn er oplossingen met behulp van QR-codes of NFC-tags, bijvoorbeeld om de locatie van het product te lezen, maar ze ondersteunen het logistieke proces niet uitgebreid van zowel de afzender als de ontvanger. Op de markt zijn er oplossingen met behulp van QR-codes of NFC-tags, bijvoorbeeld om de locatie van het product te lezen, maar ze ondersteunen het logistieke proces niet volledig van zowel de afzender als de ontvanger. NFC-technologie zal worden gebruikt tijdens het toewijzen en de levering van de producten binnen de plaats. Na het scannen van de NFC-code met de normale telefoon en het invoeren van het wachtwoord, zal de klant in staat zijn om zijn bestelling in te voeren en zonder het gebruik van papieren documenten om de volledigheid en status van de bestelde producten te controleren, en in het geval van fouten of detectie van een beschadigd product uit het systeem, een klacht in te dienen, zodat het tijdstip van indiening en goedkeuring van de klacht zal vallen van 8 uur tot 10 minuten. Beheer van de productielijn via het systeem zal indirect bijdragen aan een kleinere hoeveelheid pro (Dutch)
17 December 2021
0 references
Sa 42799(2015/X) Il sistema informatico come prototipo, oggetto dell'applicazione, è un sistema intelligente (e applicazione mobile) che utilizza la tecnologia NFC e Machine Learning per controllare e gestire la produzione, la consegna e l'accettazione di merci, reclami e resi. Utilizzerà la nuova tecnologia ML (intelligenza artificiale) per anticipare la domanda del mercato dei prodotti del richiedente e per anticipare la domanda della linea di produzione di componenti/componenti di prodotti finali che statisticamente più spesso di altri falliscono il sistema ai sensi del nuovo servizio migliorerà significativamente la qualità dei servizi forniti: — accelerazione della consegna al momento dell'ordine dei prodotti sarà da 10-20 giorni a 2-7 giorni — nel caso di consegna di prodotti pubblicizzati da 14 giorni a 2 giorni Tale elevata accelerazione sarà possibile grazie al meccanismo di machine learning, che anticipa la domanda del mercato per prodotti specifici e componenti specifici di questi prodotti (che il più delle volte falliscono) e le informazioni da essa ottenute influenzeranno il processo di assemblaggio dei prodotti sulla linea di produzione. Sul mercato ci sono soluzioni che utilizzano codici QR o tag NFC, ad esempio per leggere la posizione del prodotto, ma non supportano il processo logistico in modo completo sia da parte del mittente che del destinatario. La tecnologia NFC sarà utilizzata dal luogo di accettazione dei prodotti e sarà utilizzata per l'assegnazione e l'assegnazione dei prodotti. Dopo la scansione del codice NFC con il telefono normale e l'inserimento della password, il cliente sarà in grado di inserire il suo ordine e senza l'uso di documenti cartacei per esaminare la completezza e lo stato dei prodotti ordinati, e in caso di errori o rilevamento di un prodotto danneggiato dal sistema, presentare un reclamo in modo che il tempo di presentazione e approvazione del reclamo cadrà da 8 ore a 10 minuti. La gestione della linea di produzione attraverso il sistema contribuirà indirettamente ad una minore quantità di pro (Italian)
15 January 2022
0 references
SA 42799(2015/X) El sistema informático como prototipo, que es objeto de la aplicación, es un sistema inteligente (y aplicación móvil) que utiliza la tecnología NFC y Machine Learning para controlar y gestionar la producción, entrega y aceptación de mercancías, quejas y devoluciones. Utilizará la nueva tecnología ML (inteligencia artificial) para anticipar la demanda del mercado de los productos del solicitante y anticipar la demanda de la línea de producción de componentes/componentes de productos finales que estadísticamente más a menudo que otros fallan el Sistema en el sentido del nuevo servicio mejorará significativamente la calidad de los servicios prestados: — la aceleración de la entrega cuando el pedido de productos será de 10-20 días a 2-7 días — en el caso de entrega de productos anunciados de 14 días a 2 días Esta alta aceleración será posible gracias al mecanismo de aprendizaje automático, que anticipará la demanda del mercado de productos específicos, así como componentes específicos de estos productos (que más a menudo fallan) y la información obtenida por ella afectará al proceso de montaje de productos en la línea de producción. En el mercado hay soluciones utilizando códigos QR o etiquetas NFC, por ejemplo, para leer la ubicación del producto, pero no soportan el proceso logístico de manera integral en la parte del remitente y el destinatario. La tecnología NFC se utilizará para asignar y distribuir productos durante el almacén y el flujo de productos. Después de escanear el código NFC con el teléfono normal e introducir la contraseña, el cliente podrá introducir su pedido y sin el uso de documentos en papel para revisar la integridad y el estado de los productos solicitados, y en caso de errores o detección de un producto dañado del sistema, presentar una queja para que el tiempo de presentación y aprobación de la reclamación caiga de 8 horas a 10 minutos. La gestión de la línea de producción a través del sistema contribuirá indirectamente a una menor cantidad de (Spanish)
19 January 2022
0 references
Identifiers
POIR.02.03.02-30-0038/20
0 references