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
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(Changed claim: budget (P474): 88,030.8 euro) |
(Changed label, description and/or aliases in fr, and other parts: Adding French translations) |
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| label / fr | label / fr | ||||||||||||||
Développement d’un prototype de service innovant et d’un système de stockage intelligent pour accélérer la livraison et le traitement des plaintes à l’aide de la technologie NFC et de la technologie d’apprentissage automatique (ML) | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
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) | |||||||||||||||
| Property / summary: 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) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: 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) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 3 December 2021
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Revision as of 17:08, 3 December 2021
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
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396,000.0 zloty
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81.21 percent
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2 February 2021
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31 December 2021
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SOLLUX LIGHTING MUZOLF SPÓŁKA JAWNA
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52°53'27.2"N, 16°59'1.0"E
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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)
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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
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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
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Identifiers
POIR.02.03.02-30-0038/20
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