Warehouse Intelligence is an environment of analysis, planning and optimisation of intralogistic processes based on artificial intelligence algorithms. (Q77702): Difference between revisions
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(Created claim: summary (P836): Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article: 25 du règlement (UE) no 651/2014 de la Commission du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). L’objectif du projet est de développer une solution finale, qui sera un environnement d’analyse, de planification et d’optimisation des processus intralogistiqu...) |
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Warehouse Intelligence – eine Umgebung zur Analyse, Planung und Optimierung intralogistischer Prozesse auf Basis künstlicher Intelligenzalgorithmen. | |||||||||||||||
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Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Ziel des Projekts ist es, eine endgültige Lösung zu entwickeln, die eine Umgebung für die Analyse, Planung und Optimierung von intralogistischen Prozessen auf Basis künstlicher Intelligenzsalgorithmen – Warehouse Intelligence (WI) sein wird. Das Projekt ist für 4 industrielle Phasen und eine Entwicklungsphase geplant. Die Fertigstellung industrieller Arbeiten ermöglicht es, die WI-Umgebung und geschulte ML-Modelle mittels Simulation eines bestimmten (Basis-)Lagers zu erhalten. Für die abschließende Überprüfung der Lösung ist es notwendig, über die Laborsimulationsbedingungen hinauszugehen und die Software in der Produktionsumgebung (tatsächliches Lager) zu testen, was eine Schlüsselaufgabe in der Entwicklungsarbeit ist. Das Hauptziel von Warehouse Intelligence ist es, künstliche Intelligenzalgorithmen zu nutzen, um Logistikprozesse in Lagern und Distributionszentren zu optimieren. Es wird davon ausgegangen, dass die Basis für die WI-Umgebung WMS-Systeme sind, die Lagerprozesse bei Zielkunden unterstützen. Ein entsprechend ausgewähltes und effektives Intralogistik-Managementsystem ist ein Schlüsselelement in der Logistikbranche, da die Betriebskosten durch Optimierung von Lagerprozessen reduziert werden können, was zu erheblichen Einsparungen führt. Zielgruppe sind mittlere und große Unternehmen und Unternehmen mit mittleren und großen Lagerhäusern. Das Angebot richtet sich sowohl an Unternehmen, die allein Logistik betreiben als auch Outsourcing – eine potenzielle Kundengruppe sind auch Dienstleister, d. h. Logistikbetreiber. Die entwickelten Funktionsmerkmale sind eine einzigartige Lösung und ermöglichen es, einen effektiven Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Verwendung des Produkts (German) | |||||||||||||||
| Property / summary: Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Ziel des Projekts ist es, eine endgültige Lösung zu entwickeln, die eine Umgebung für die Analyse, Planung und Optimierung von intralogistischen Prozessen auf Basis künstlicher Intelligenzsalgorithmen – Warehouse Intelligence (WI) sein wird. Das Projekt ist für 4 industrielle Phasen und eine Entwicklungsphase geplant. Die Fertigstellung industrieller Arbeiten ermöglicht es, die WI-Umgebung und geschulte ML-Modelle mittels Simulation eines bestimmten (Basis-)Lagers zu erhalten. Für die abschließende Überprüfung der Lösung ist es notwendig, über die Laborsimulationsbedingungen hinauszugehen und die Software in der Produktionsumgebung (tatsächliches Lager) zu testen, was eine Schlüsselaufgabe in der Entwicklungsarbeit ist. Das Hauptziel von Warehouse Intelligence ist es, künstliche Intelligenzalgorithmen zu nutzen, um Logistikprozesse in Lagern und Distributionszentren zu optimieren. Es wird davon ausgegangen, dass die Basis für die WI-Umgebung WMS-Systeme sind, die Lagerprozesse bei Zielkunden unterstützen. Ein entsprechend ausgewähltes und effektives Intralogistik-Managementsystem ist ein Schlüsselelement in der Logistikbranche, da die Betriebskosten durch Optimierung von Lagerprozessen reduziert werden können, was zu erheblichen Einsparungen führt. Zielgruppe sind mittlere und große Unternehmen und Unternehmen mit mittleren und großen Lagerhäusern. Das Angebot richtet sich sowohl an Unternehmen, die allein Logistik betreiben als auch Outsourcing – eine potenzielle Kundengruppe sind auch Dienstleister, d. h. Logistikbetreiber. Die entwickelten Funktionsmerkmale sind eine einzigartige Lösung und ermöglichen es, einen effektiven Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Verwendung des Produkts (German) / rank | |||||||||||||||
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| Property / summary: Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Ziel des Projekts ist es, eine endgültige Lösung zu entwickeln, die eine Umgebung für die Analyse, Planung und Optimierung von intralogistischen Prozessen auf Basis künstlicher Intelligenzsalgorithmen – Warehouse Intelligence (WI) sein wird. Das Projekt ist für 4 industrielle Phasen und eine Entwicklungsphase geplant. Die Fertigstellung industrieller Arbeiten ermöglicht es, die WI-Umgebung und geschulte ML-Modelle mittels Simulation eines bestimmten (Basis-)Lagers zu erhalten. Für die abschließende Überprüfung der Lösung ist es notwendig, über die Laborsimulationsbedingungen hinauszugehen und die Software in der Produktionsumgebung (tatsächliches Lager) zu testen, was eine Schlüsselaufgabe in der Entwicklungsarbeit ist. Das Hauptziel von Warehouse Intelligence ist es, künstliche Intelligenzalgorithmen zu nutzen, um Logistikprozesse in Lagern und Distributionszentren zu optimieren. Es wird davon ausgegangen, dass die Basis für die WI-Umgebung WMS-Systeme sind, die Lagerprozesse bei Zielkunden unterstützen. Ein entsprechend ausgewähltes und effektives Intralogistik-Managementsystem ist ein Schlüsselelement in der Logistikbranche, da die Betriebskosten durch Optimierung von Lagerprozessen reduziert werden können, was zu erheblichen Einsparungen führt. Zielgruppe sind mittlere und große Unternehmen und Unternehmen mit mittleren und großen Lagerhäusern. Das Angebot richtet sich sowohl an Unternehmen, die allein Logistik betreiben als auch Outsourcing – eine potenzielle Kundengruppe sind auch Dienstleister, d. h. Logistikbetreiber. Die entwickelten Funktionsmerkmale sind eine einzigartige Lösung und ermöglichen es, einen effektiven Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Verwendung des Produkts (German) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 7 December 2021
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Revision as of 08:04, 7 December 2021
Project Q77702 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Warehouse Intelligence is an environment of analysis, planning and optimisation of intralogistic processes based on artificial intelligence algorithms. |
Project Q77702 in Poland |
Statements
2,832,823.27 zloty
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4,837,308.66 zloty
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58.56 percent
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1 April 2020
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31 August 2022
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"PSI POLSKA" SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
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52°24'2.2"N, 16°55'11.3"E
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Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art: 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Celem projektu jest opracowanie finalnego rozwiązania, jakim będzie środowisko analizy, planowania i optymalizacji procesów intralogistycznych oparte o algorytmy sztucznej inteligencji - Warehouse Intelligence (WI). Projekt jest zaplanowany na 4 etapy prac przemysłowych i 1 etap prac rozwojowych. Zakończenie prac przemysłowych pozwoli uzyskać środowisko WI oraz wytrenowane modele ML przy użyciu symulacji konkretnego (bazowego) magazynu. Do końcowej weryfikacji rozwiązania wymagane jest wyjście poza warunki laboratoryjno-symulacyjne i przebadanie oprogramowania w środowisku produkcyjnym (rzeczywistego magazynu), co stanowi kluczowe zadanie w ramach prac rozwojowych. Głównym założeniem projektowanego środowiska Warehouse Intelligence jest zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów logistycznych w magazynach oraz centrach dystrybucji. Zakłada się, że bazą dla środowiska WI będą systemy WMS, które obsługują procesy magazynowe u klientów docelowych. Odpowiednio dobrany i skuteczny system zarządzania intralogistyką jest kluczowym elementem w działalności firm z branży logistycznej, ponieważ poprzez optymalizację procesów magazynowych można zredukować wydatki operacyjne, co skutkuje znacznymi oszczędnościami. Grupą docelową będą średnie i duże przedsiębiorstwa oraz te posiadające średnie i duże magazyny. Oferta skierowana będzie zarówno do przedsiębiorstw obsługujących logistykę samodzielnie, jak i korzystających z outsourcingu - potencjalną grupę klientów stanowią także usługodawcy czyli operatorzy logistyczni. Opracowany zestaw cech funkcjonalnych stanowi o unikalności rozwiązania oraz pozwoli budować skuteczną przewagę konkurencyjną. Za pomocą produkt (Polish)
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Reference number of the aid programme: SA.41471(2015/X) Purpose of public aid: Article: 25 EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). The aim of the project is to develop the final solution, which will be the environment of analysis, planning and optimisation of intralogistic processes based on artificial intelligence algorithms – Warehouse Intelligence (WI). The project is planned for 4 stages of industrial works and 1 stage of development. The completion of industrial works will allow the WI environment and the trained ML models to be obtained using a specific (base) warehouse simulation. For the final verification of the solution, it is necessary to go beyond laboratory and simulative conditions and to test the software in the production environment (the actual warehouse), which is a key task in the development work. The main objective of the projected Warehouse Intelligence environment is to use artificial intelligence algorithms to optimise logistics processes in warehouses and distribution centers. It is assumed that the WI environment will be based on WMS systems that support storage processes in target customers. An appropriately selected and effective intralogistics management system is a key element in the business of logistics companies, because by optimising warehousing processes, operating expenditure can be reduced, resulting in significant savings. The target group will be medium and large enterprises and those with medium and large storage facilities. The offer will be addressed both to companies operating logistics independently and outsourced – the potential group of clients are also service providers, i.e. logistics operators. The developed set of functional features is a unique solution and will help to build an effective competitive advantage. Using the product (English)
14 October 2020
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Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article: 25 du règlement (UE) no 651/2014 de la Commission du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). L’objectif du projet est de développer une solution finale, qui sera un environnement d’analyse, de planification et d’optimisation des processus intralogistiques basés sur des algorithmes d’intelligence artificielle — Warehouse Intelligence (WI). Le projet est prévu pour 4 phases industrielles et 1 phase de développement. L’achèvement des travaux industriels permettra d’obtenir l’environnement WI et des modèles ML formés par simulation d’un entrepôt spécifique (de base). Pour la vérification finale de la solution, il est nécessaire d’aller au-delà des conditions de simulation de laboratoire et de tester le logiciel dans l’environnement de production (entrepôt réel), ce qui est une tâche clé dans le travail de développement. L’objectif principal de Warehouse Intelligence est d’utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle pour optimiser les processus logistiques dans les entrepôts et les centres de distribution. On suppose que la base de l’environnement WI sera des systèmes WMS qui prennent en charge les processus d’entrepôt chez les clients cibles. Un système de gestion intralogistique approprié et efficace est un élément clé de l’industrie de la logistique, car les dépenses opérationnelles peuvent être réduites en optimisant les processus d’entrepôt, ce qui entraîne des économies importantes. Le groupe cible sera les moyennes et grandes entreprises et celles qui disposent d’entrepôts de moyenne et grande taille. L’offre sera adressée à la fois aux entreprises qui exploitent uniquement la logistique et à l’externalisation — un groupe potentiel de clients sont également des prestataires de services, c’est-à-dire des opérateurs logistiques. L’ensemble développé de fonctionnalités est une solution unique et permettra de créer un avantage concurrentiel efficace. Utilisation du produit (French)
30 November 2021
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Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Ziel des Projekts ist es, eine endgültige Lösung zu entwickeln, die eine Umgebung für die Analyse, Planung und Optimierung von intralogistischen Prozessen auf Basis künstlicher Intelligenzsalgorithmen – Warehouse Intelligence (WI) sein wird. Das Projekt ist für 4 industrielle Phasen und eine Entwicklungsphase geplant. Die Fertigstellung industrieller Arbeiten ermöglicht es, die WI-Umgebung und geschulte ML-Modelle mittels Simulation eines bestimmten (Basis-)Lagers zu erhalten. Für die abschließende Überprüfung der Lösung ist es notwendig, über die Laborsimulationsbedingungen hinauszugehen und die Software in der Produktionsumgebung (tatsächliches Lager) zu testen, was eine Schlüsselaufgabe in der Entwicklungsarbeit ist. Das Hauptziel von Warehouse Intelligence ist es, künstliche Intelligenzalgorithmen zu nutzen, um Logistikprozesse in Lagern und Distributionszentren zu optimieren. Es wird davon ausgegangen, dass die Basis für die WI-Umgebung WMS-Systeme sind, die Lagerprozesse bei Zielkunden unterstützen. Ein entsprechend ausgewähltes und effektives Intralogistik-Managementsystem ist ein Schlüsselelement in der Logistikbranche, da die Betriebskosten durch Optimierung von Lagerprozessen reduziert werden können, was zu erheblichen Einsparungen führt. Zielgruppe sind mittlere und große Unternehmen und Unternehmen mit mittleren und großen Lagerhäusern. Das Angebot richtet sich sowohl an Unternehmen, die allein Logistik betreiben als auch Outsourcing – eine potenzielle Kundengruppe sind auch Dienstleister, d. h. Logistikbetreiber. Die entwickelten Funktionsmerkmale sind eine einzigartige Lösung und ermöglichen es, einen effektiven Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Verwendung des Produkts (German)
7 December 2021
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Identifiers
POIR.01.01.01-00-0120/19
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