Warehouse Intelligence is an environment of analysis, planning and optimisation of intralogistic processes based on artificial intelligence algorithms. (Q77702)
Jump to navigation
Jump to search
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
0 references
4,837,308.66 zloty
0 references
58.56 percent
0 references
1 May 2020
0 references
31 March 2023
0 references
PSI POLSKA SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
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)
0 references
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
0.5027022324627684
0 references
Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Objet de l’aide publique: art: 25 Règlement CE no 651/2014, du 17 juin 2014, déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur dans l’application des articles 107 et 108 du traité (JO L 119, p. C’est tout. UE 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 étapes de travaux industriels et 1 étape de travaux de développement. L’achèvement des travaux industriels permettra d’obtenir l’environnement WI et des modèles ML formés en utilisant la 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 en laboratoire et de tester le logiciel dans l’environnement de production (entrepôt réel), qui est une tâche clé dans le travail de développement. La principale hypothèse de l’environnement d’intelligence d’entrepôt conçu est l’utilisation d’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 les systèmes WMS qui prennent en charge les processus de stockage chez les clients cibles. Un système de gestion intralogistique correctement sélectionné et efficace est un élément clé des opérations des entreprises logistiques, car en optimisant les processus d’entrepôt, les dépenses d’exploitation peuvent être réduites, ce qui entraîne des économies importantes. Le groupe cible sera les moyennes et grandes entreprises et celles disposant d’entrepôts de taille moyenne et grande. L’offre s’adressera à la fois aux entreprises exploitant la logistique par elles-mêmes et utilisant l’externalisation — un groupe potentiel de clients sont également des prestataires de services, c’est-à-dire des opérateurs logistiques. L’ensemble développé de caractéristiques fonctionnelles détermine le caractère unique de la solution et permettra de construire un avantage concurrentiel efficace. Avec l’aide du produit (French)
30 November 2021
0 references
Number_reference_aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck der öffentlichen Beihilfe: Kunst: 25 EG-Verordnung Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV (ABl. Das war’s. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Ziel des Projekts ist es, eine finale Lösung zu entwickeln, die ein Umfeld der Analyse, Planung und Optimierung intralogistischer Prozesse auf Basis von künstlichen Intelligenzalgorithmen sein wird – Warehouse Intelligence (WI). Das Projekt ist für 4 Stufen der industriellen Arbeiten und 1 Stufe der Entwicklungsarbeiten geplant. Die Fertigstellung der industriellen Arbeiten wird es ermöglichen, die WI-Umgebung und geschulte ML-Modelle durch 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. Die Hauptannahme der entworfenen Warehouse Intelligence-Umgebung ist der Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Logistikprozessen in Lagern und Distributionszentren. Es wird davon ausgegangen, dass die Basis für die WI-Umgebung WMS-Systeme sein wird, die Speicherprozesse bei Zielkunden unterstützen. Ein richtig ausgewähltes und effektives Intralogistik-Management-System ist ein Schlüsselelement im Betrieb von Logistikunternehmen, denn durch die Optimierung der Lagerprozesse können die Betriebskosten reduziert werden, was zu erheblichen Einsparungen führt. Zielgruppe sind mittlere und große Unternehmen und solche mit mittleren und großen Lagern. Das Angebot richtet sich sowohl an Unternehmen, die Logistik betreiben als auch mit Outsourcing – eine potenzielle Kundengruppe sind auch Dienstleister, d. h. Logistikbetreiber. Die entwickelten Funktionsfunktionen bestimmen die Einzigartigkeit der Lösung und ermöglichen einen effektiven Wettbewerbsvorteil. Mit Hilfe des Produkts (German)
7 December 2021
0 references
Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Doel van de overheidssteun: kunst: 25 EG-verordening nr. 651/2014 van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard (PB L 119, blz. Dat is het. EU L 187/1 van 26.6.2014). Het doel van het project is om een eindoplossing te ontwikkelen, die een omgeving zal zijn van analyse, planning en optimalisatie van intralogistische processen op basis van kunstmatige intelligentie-algoritmen — Warehouse Intelligence (WI). Het project is gepland voor 4 fasen van industriële werken en 1 fase van de ontwikkelingswerken. De voltooiing van industriële werken maakt het mogelijk om de WI-omgeving en getrainde ML-modellen te verkrijgen met behulp van simulatie van een specifiek (basis)magazijn. Voor de definitieve controle van de oplossing is het noodzakelijk om verder te gaan dan de laboratoriumsimulatieomstandigheden en de software te testen in de productieomgeving (feitelijk magazijn), wat een sleuteltaak is in het ontwikkelingswerk. De belangrijkste aanname van de ontworpen Warehouse Intelligence-omgeving is het gebruik van kunstmatige intelligentie-algoritmen om logistieke processen in magazijnen en distributiecentra te optimaliseren. Aangenomen wordt dat de basis voor de WI-omgeving WMS-systemen zal zijn die opslagprocessen bij doelklanten ondersteunen. Een goed geselecteerd en effectief intralogistiek managementsysteem is een belangrijk element in de bedrijfsvoering van logistieke bedrijven, omdat door het optimaliseren van magazijnprocessen de bedrijfskosten kunnen worden verminderd, wat resulteert in aanzienlijke besparingen. De doelgroep zal middelgrote en grote ondernemingen zijn en die met middelgrote en grote magazijnen. Het aanbod zal zowel gericht zijn op bedrijven die alleen logistiek opereren als met behulp van outsourcing — een potentiële groep klanten zijn ook dienstverleners, d.w.z. logistieke operatoren. De ontwikkelde reeks functionele functies bepaalt de uniciteit van de oplossing en maakt het mogelijk om een effectief concurrentievoordeel op te bouwen. Met behulp van het product (Dutch)
16 December 2021
0 references
Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Finalità degli aiuti pubblici: L'arte: 25 Regolamento CE n. 651/2014, del 17 giugno 2014, che dichiara talune categorie di aiuti compatibili con il mercato interno nell'applicazione degli articoli 107 e 108 del trattato (GU L 119, pag. È tutto qui. UE L 187/1 del 26.6.2014). L'obiettivo del progetto è quello di sviluppare una soluzione finale, che sarà un ambiente di analisi, pianificazione e ottimizzazione di processi intralogistici basati su algoritmi di intelligenza artificiale — Warehouse Intelligence (WI). Il progetto è previsto per 4 fasi di lavori industriali e 1 fase di lavori di sviluppo. Il completamento dei lavori industriali consentirà di ottenere l'ambiente WI e modelli ML addestrati utilizzando la simulazione di uno specifico magazzino (base). Per la verifica finale della soluzione, è necessario andare oltre le condizioni di laboratorio-simulazione e testare il software nell'ambiente di produzione (magazzino reale), che è un compito chiave nel lavoro di sviluppo. L'ipotesi principale dell'ambiente di Warehouse Intelligence progettato è l'uso di algoritmi di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi logistici nei magazzini e nei centri di distribuzione. Si presume che la base per l'ambiente WI saranno i sistemi WMS che supportano i processi di storage presso i clienti target. Un sistema di gestione intralogistica opportunamente selezionato ed efficace è un elemento chiave nelle operazioni delle aziende logistiche, perché ottimizzando i processi di magazzino, i costi operativi possono essere ridotti, con conseguente risparmio significativo. Il gruppo target sarà costituito da medie e grandi imprese e da quelle con magazzini di medie e grandi dimensioni. L'offerta sarà rivolta sia alle aziende che gestiscono da sole la logistica che utilizzano l'outsourcing — un potenziale gruppo di clienti sono anche fornitori di servizi, vale a dire operatori logistici. L'insieme sviluppato di funzionalità determina l'unicità della soluzione e consentirà di costruire un vantaggio competitivo efficace. Con l'aiuto del prodotto (Italian)
15 January 2022
0 references
Number_reference_aid_programa: SA.41471(2015/X) Objetivo de la ayuda pública: arte de arte: 25 Reglamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junio de 2014, por el que se declaran determinadas categorías de ayudas compatibles con el mercado interior en la aplicación de los artículos 107 y 108 del Tratado (DO L 119, p. Eso es todo. EU L 187/1 de 26.6.2014). El objetivo del proyecto es desarrollar una solución final, que será un entorno de análisis, planificación y optimización de procesos intralogísticos basados en algoritmos de inteligencia artificial — Warehouse Intelligence (WI). El proyecto está previsto para 4 etapas de obras industriales y 1 etapa de obras de desarrollo. La finalización de las obras industriales permitirá obtener el entorno WI y modelos ML entrenados utilizando la simulación de un almacén específico (base). Para la verificación final de la solución, es necesario ir más allá de las condiciones de simulación de laboratorio y probar el software en el entorno de producción (almacén real), que es una tarea clave en el trabajo de desarrollo. El principal supuesto del entorno de Warehouse Intelligence diseñado es el uso de algoritmos de inteligencia artificial para optimizar los procesos logísticos en almacenes y centros de distribución. Se supone que la base para el entorno WI serán los sistemas WMS que soportan los procesos de almacenamiento en los clientes objetivo. Un sistema de gestión intralogística correctamente seleccionado y eficaz es un elemento clave en las operaciones de las empresas de logística, ya que mediante la optimización de los procesos de almacén, los gastos de operación se pueden reducir, lo que resulta en un ahorro significativo. El grupo objetivo serán las empresas medianas y grandes y aquellas con almacenes medianos y grandes. La oferta se dirigirá tanto a las empresas que operan la logística por su cuenta como a través de la externalización; un grupo potencial de clientes también son proveedores de servicios, es decir, operadores logísticos. El conjunto desarrollado de características funcionales determina la singularidad de la solución y permitirá construir una ventaja competitiva efectiva. Con la ayuda del producto (Spanish)
19 January 2022
0 references
Nummer_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Formål med offentlig støtte: kunst: 25 EF-forordning nr. 651/2014 af 17. juni 2014 om visse former for støttes forenelighed med det indre marked i henhold til traktatens artikel 107 og 108 (EUT L 119, s. Det er det. EU L 187/1 af 26.6.2014). Formålet med projektet er at udvikle en endelig løsning, som vil være et miljø af analyse, planlægning og optimering af intralogistiske processer baseret på kunstig intelligens algoritmer — Warehouse Intelligence (WI). Projektet er planlagt til 4 faser af industriarbejder og 1 fase af udviklingsarbejdet. Færdiggørelse af industriarbejder vil gøre det muligt at opnå WI-miljøet og uddannede ML-modeller ved hjælp af simulering af et bestemt (basis) lager. For den endelige verifikation af løsningen er det nødvendigt at gå ud over laboratoriesimuleringsbetingelserne og teste softwaren i produktionsmiljøet (faktisk lager), som er en nøgleopgave i udviklingsarbejdet. Den vigtigste antagelse af det designede Warehouse Intelligence miljø er brugen af kunstig intelligens algoritmer til at optimere logistikprocesser i lagre og distributionscentre. Det antages, at grundlaget for WI-miljøet vil være WMS-systemer, der understøtter lagringsprocesser hos målkunder. En korrekt udvalgt og effektiv intralogistik management system er et centralt element i driften af logistikvirksomheder, fordi ved at optimere lagerprocesser, driftsomkostninger kan reduceres, hvilket resulterer i betydelige besparelser. Målgruppen vil være mellemstore og store virksomheder og virksomheder med mellemstore og store lagre. Tilbuddet vil blive rettet både til virksomheder, der driver logistik på egen hånd og ved hjælp af outsourcing — en potentiel gruppe af kunder er også tjenesteudbydere, dvs. logistikoperatører. Det udviklede sæt af funktionelle funktioner bestemmer løsningens unikke karakter og vil gøre det muligt at opbygge en effektiv konkurrencefordel. Ved hjælp af produktet (Danish)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_πρόγραμμα: SA.41471(2015/X) Σκοπός της κρατικής ενίσχυσης: η ΤΕΧΝΗ: 25 Κανονισμός (ΕΚ) αριθ. 651/2014 της Επιτροπής, της 17ης Ιουνίου 2014, για την κήρυξη ορισμένων κατηγοριών ενισχύσεων ως συμβατών με την εσωτερική αγορά κατ’ εφαρμογή των άρθρων 107 και 108 της Συνθήκης (ΕΕ L 119, σ. 1). Αυτό είναι όλο. ΕΕ L 187/1 της 26.6.2014). Στόχος του έργου είναι η ανάπτυξη μιας τελικής λύσης, η οποία θα είναι ένα περιβάλλον ανάλυσης, σχεδιασμού και βελτιστοποίησης των ενδουλικοτεχνικών διαδικασιών που βασίζονται σε αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης — Warehouse Intelligence (WI). Το έργο έχει προγραμματιστεί για 4 στάδια των βιομηχανικών εργασιών και 1 στάδιο των εργασιών ανάπτυξης. Η ολοκλήρωση των βιομηχανικών εργασιών θα επιτρέψει την απόκτηση του περιβάλλοντος WI και των καταρτισμένων μοντέλων ML με τη χρήση προσομοίωσης μιας συγκεκριμένης (βάσης) αποθήκης. Για την τελική επαλήθευση της λύσης, είναι απαραίτητο να προχωρήσουμε πέρα από τις συνθήκες εργαστηριακής προσομοίωσης και να δοκιμάσουμε το λογισμικό στο περιβάλλον παραγωγής (πραγματική αποθήκη), το οποίο αποτελεί βασικό καθήκον στο έργο ανάπτυξης. Η κύρια υπόθεση του σχεδιασμένου περιβάλλοντος Warehouse Intelligence είναι η χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών εφοδιαστικής σε αποθήκες και κέντρα διανομής. Θεωρείται ότι η βάση για το περιβάλλον WI θα είναι τα συστήματα WMS που υποστηρίζουν τις διαδικασίες αποθήκευσης σε πελάτες-στόχους. Ένα σωστά επιλεγμένο και αποτελεσματικό ενδουλικοτεχνικό σύστημα διαχείρισης αποτελεί βασικό στοιχείο της λειτουργίας των εταιρειών logistics, διότι με τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών αποθήκευσης, τα λειτουργικά έξοδα μπορούν να μειωθούν, με αποτέλεσμα σημαντική εξοικονόμηση πόρων. Η ομάδα-στόχος θα είναι μεσαίες και μεγάλες επιχειρήσεις και επιχειρήσεις με μεσαίες και μεγάλες αποθήκες. Η προσφορά θα απευθύνεται τόσο σε εταιρείες που λειτουργούν από μόνες τους όσο και με τη χρήση εξωτερικής ανάθεσης — μια δυνητική ομάδα πελατών είναι επίσης πάροχοι υπηρεσιών, δηλαδή φορείς εφοδιαστικής. Το ανεπτυγμένο σύνολο λειτουργικών χαρακτηριστικών καθορίζει τη μοναδικότητα της λύσης και θα επιτρέψει την οικοδόμηση ενός αποτελεσματικού ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος. Με τη βοήθεια του προϊόντος (Greek)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Svrha državne potpore: slikarstvo: 651/2014 od 17. lipnja 2014. o ocjenjivanju određenih kategorija potpora spojivima s unutarnjim tržištem u primjeni članaka 107. i 108. Ugovora (SL L 119, str. To je sve. EU L 187/1 od 26.6.2014.). Cilj projekta je razviti konačno rješenje koje će biti okruženje analize, planiranja i optimizacije intralogističkih procesa temeljenih na algoritmima umjetne inteligencije – Warehouse Intelligence (WI). Projekt je planiran za 4 faze industrijskih radova i jednu fazu razvojnih radova. Završetak industrijskih radova omogućit će dobivanje WI okoliša i obučenih ML modela pomoću simulacije određenog (osnovnog) skladišta. Za konačnu provjeru rješenja potrebno je ići dalje od laboratorijskih simulacijskih uvjeta i testirati softver u proizvodnom okruženju (stvarno skladište), što je ključni zadatak u razvojnom radu. Glavna pretpostavka dizajniranog Obavještajnog okruženja skladišta je upotreba algoritama umjetne inteligencije za optimizaciju logističkih procesa u skladištima i distribucijskim centrima. Pretpostavlja se da će temelj za okruženje Wi-ja biti WMS sustavi koji podržavaju procese skladištenja kod ciljnih kupaca. Pravilno odabran i učinkovit sustav upravljanja intralogistikom ključan je element u poslovanju logističkih tvrtki jer se optimizacijom skladišnih procesa operativni troškovi mogu smanjiti, što rezultira značajnim uštedama. Ciljna skupina bit će srednja i velika poduzeća te poduzeća sa srednjim i velikim skladištima. Ponuda će biti upućena i tvrtkama koje samostalno upravljaju logistikom i koriste outsourcing – potencijalna skupina kupaca također su pružatelji usluga, tj. logistički operateri. Razvijen skup funkcionalnih značajki određuje jedinstvenost rješenja i omogućit će izgradnju učinkovite konkurentske prednosti. Uz pomoć proizvoda (Croatian)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Scopul ajutorului public: artă: 25 Regulamentul CE nr. 651/2014 din 17 iunie 2014 de declarare a anumitor categorii de ajutoare compatibile cu piața internă în aplicarea articolelor 107 și 108 din tratat (JO L 119, p. Asta e tot. UE L 187/1 din 26.6.2014). Scopul proiectului este de a dezvolta o soluție finală, care va fi un mediu de analiză, planificare și optimizare a proceselor intralogistice bazate pe algoritmi de inteligență artificială – Warehouse Intelligence (WI). Proiectul este planificat pentru 4 etape de lucrări industriale și 1 etapă de lucrări de dezvoltare. Finalizarea lucrărilor industriale va permite obținerea mediului WI și a modelelor ML instruite utilizând simularea unui depozit specific (de bază). Pentru verificarea finală a soluției, este necesar să se depășească condițiile de simulare de laborator și să se testeze software-ul în mediul de producție (depozitul real), care este o sarcină cheie în activitatea de dezvoltare. Principala presupunere a mediului de inteligență Warehouse proiectat este utilizarea algoritmilor de inteligență artificială pentru optimizarea proceselor logistice în depozite și centre de distribuție. Se presupune că baza pentru mediul WI va fi sistemele WMS care susțin procesele de stocare la clienții vizați. Un sistem de management intralogistic bine selectat și eficient este un element cheie în operațiunile companiilor de logistică, deoarece prin optimizarea proceselor de depozitare, cheltuielile de operare pot fi reduse, ceea ce duce la economii semnificative. Grupul țintă va fi întreprinderile mijlocii și mari și cele cu depozite medii și mari. Oferta va fi adresată atât companiilor care operează logistică pe cont propriu, cât și celor care utilizează externalizarea – un potențial grup de clienți sunt, de asemenea, furnizori de servicii, adică operatori de logistică. Setul dezvoltat de caracteristici funcționale determină unicitatea soluției și va permite construirea unui avantaj competitiv eficient. Cu ajutorul produsului (Romanian)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Účel verejnej pomoci: umenie: 25 Nariadenie ES č. 651/2014 zo 17. júna 2014 o vyhlásení určitých kategórií pomoci za zlučiteľné s vnútorným trhom pri uplatňovaní článkov 107 a 108 zmluvy (Ú. v. To je všetko. EÚ L 187/1 z 26.6.2014). Cieľom projektu je vyvinúť konečné riešenie, ktoré bude prostredím analýzy, plánovania a optimalizácie intralogistických procesov založených na algoritmoch umelej inteligencie – Warehouse Intelligence (WI). Projekt je naplánovaný na 4 etapy priemyselných prác a 1 etapu vývojových prác. Dokončenie priemyselných prác umožní získať WI prostredie a vyškolené modely ML pomocou simulácie špecifického (základného) skladu. Na konečné overenie riešenia je potrebné prekročiť podmienky laboratórnej simulácie a otestovať softvér vo výrobnom prostredí (skutočný sklad), čo je kľúčovou úlohou vo vývojovej práci. Hlavným predpokladom navrhnutého prostredia Warehouse Intelligence je použitie algoritmov umelej inteligencie na optimalizáciu logistických procesov v skladoch a distribučných centrách. Predpokladá sa, že základom prostredia WI budú systémy WMS, ktoré podporujú procesy skladovania u cieľových zákazníkov. Správne zvolený a efektívny systém riadenia intralogistiky je kľúčovým prvkom v činnosti logistických spoločností, pretože optimalizáciou skladových procesov je možné znížiť prevádzkové náklady, čo vedie k značným úsporám. Cieľovou skupinou budú stredné a veľké podniky a podniky so strednými a veľkými skladmi. Ponuka bude adresovaná spoločnostiam, ktoré prevádzkujú logistiku samostatne a využívajú outsourcing – potenciálna skupina zákazníkov sú tiež poskytovatelia služieb, t. j. logistickí operátori. Vyvinutý súbor funkčných funkcií určuje jedinečnosť riešenia a umožní vybudovať efektívnu konkurenčnú výhodu. S pomocou produktu (Slovak)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_programm: SA.41471(2015/X) Skop ta’ għajnuna pubblika: arti: 25 Regolament KE Nru 651/2014, tas-17 ta’ Ġunju 2014, li jiddikjara ċerti kategoriji ta’ għajnuna bħala kompatibbli mas-suq intern fl-applikazzjoni tal-Artikoli 107 u 108 tat-Trattat (ĠU L 119, p. Li huwa. UE L 187/1 tas-26.6.2014). L-għan tal-proġett huwa li tiġi żviluppata soluzzjoni finali, li se tkun ambjent ta’ analiżi, ippjanar u ottimizzazzjoni ta’ proċessi intraloġistiċi bbażati fuq algoritmi ta’ intelliġenza artifiċjali — Maħżen Intelliġenza (WI). Il-proġett huwa ppjanat għal 4 stadji ta’ xogħlijiet industrijali u stadju wieħed ta’ xogħlijiet ta’ żvilupp. It-tlestija tax-xogħlijiet industrijali se tippermetti li jinkiseb l-ambjent tal-WI u mudelli ta’ ML imħarrġa bl-użu ta’ simulazzjoni ta’ maħżen (bażi) speċifiku. Għall-verifika finali tas-soluzzjoni, huwa meħtieġ li jmorru lil hinn mill-kundizzjonijiet ta ‘simulazzjoni tal-laboratorju u jittestjaw is-softwer fl-ambjent tal-produzzjoni (maħżen attwali), li huwa kompitu ewlieni fix-xogħol ta’ żvilupp. Is-suppożizzjoni ewlenija ta ‘l-ambjent Intelliġenza Maħżen mfassla huwa l-użu ta’ algoritmi intelliġenza artifiċjali biex jottimizzaw proċessi loġistiċi fl-imħażen u ċentri ta ‘distribuzzjoni. Huwa preżunt li l-bażi għall-ambjent WI se jkunu sistemi WMS li jappoġġjaw proċessi ta’ ħżin fil-klijenti fil-mira. Sistema ta’ ġestjoni intralogistika magħżula b’mod xieraq u effettiva hija element ewlieni fl-operazzjonijiet tal-kumpaniji tal-loġistika, minħabba li billi jiġu ottimizzati l-proċessi tal-imħażen, l-ispejjeż operattivi jistgħu jitnaqqsu, u dan jirriżulta fi ffrankar sinifikanti. Il-grupp fil-mira se jkun intrapriżi medji u kbar u dawk b’imħażen medji u kbar. L-offerta se tiġi indirizzata kemm lill-kumpaniji li joperaw il-loġistika waħedhom kif ukoll li jużaw l-esternalizzazzjoni — grupp potenzjali ta’ klijenti huma wkoll fornituri tas-servizzi, jiġifieri operaturi tal-loġistika. Is-sett żviluppat ta’ karatteristiċi funzjonali jiddetermina l-uniċità tas-soluzzjoni u se jippermetti li jinbena vantaġġ kompetittiv effettiv. Bl-għajnuna tal-prodott (Maltese)
25 July 2022
0 references
Número de referência do programa de ajuda: SA.41471(2015/X) Objetivo do auxílio público: Artigo: 25 Regulamento (UE) n.o 651/2014 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 17 de junho de 2014, que declara certos tipos de auxílio compatíveis com o mercado interno, em aplicação dos artigos 107.o e 108.o do Tratado (JO L EU L 187/1 de 26.6.2014). O objetivo do projeto é desenvolver a solução final, que será o ambiente de análise, planeamento e otimização de processos intralogísticos baseados em algoritmos de inteligência artificial – Warehouse Intelligence (WI). O projecto está previsto para 4 fases de obras industriais e 1 fase de desenvolvimento. A conclusão dos trabalhos industriais permitirá obter o ambiente WI e os modelos ML treinados utilizando uma simulação de armazém (base) específica. Para a verificação final da solução, é necessário ir além das condições laboratoriais e simulativas e testar o software no ambiente de produção (o armazém real), o que é uma tarefa fundamental no trabalho de desenvolvimento. O principal objetivo do ambiente de Inteligência de Armazém projetado é usar algoritmos de inteligência artificial para otimizar os processos logísticos em armazéns e centros de distribuição. Supõe-se que o ambiente WI será baseado em sistemas WMS que suportam processos de armazenamento em clientes-alvo. Um sistema de gestão intralogística devidamente selecionado e eficaz é um elemento-chave no negócio das empresas de logística, porque ao otimizar os processos de armazenamento, as despesas operacionais podem ser reduzidas, resultando em poupanças significativas. O grupo-alvo serão as médias e grandes empresas e as que dispõem de instalações de armazenamento de média e grande dimensão. A oferta destinar-se-á tanto às empresas que exploram a logística de forma independente como às empresas externalizadas – o grupo potencial de clientes é também um prestador de serviços, ou seja, um operador logístico. O conjunto desenvolvido de recursos funcionais é uma solução única e ajudará a construir uma vantagem competitiva eficaz. Utilização do produto (Portuguese)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_ohjelma: SA.41471(2015/X) Julkisen tuen tarkoitus: taide: 25 Asetus (EU) N:o 651/2014, annettu 17 päivänä kesäkuuta 2014, tiettyjen tukimuotojen toteamisesta sisämarkkinoille soveltuviksi perussopimuksen 107 ja 108 artiklan mukaisesti (EUVL L 119, s. Se on siinä. EU L 187/1, 26.6.2014. Hankkeen tavoitteena on kehittää lopullinen ratkaisu, joka on tekoälyalgoritmeihin perustuvien sisäisten prosessien analysointi-, suunnittelu- ja optimointiympäristö – Warehouse Intelligence (WI). Hanke on suunniteltu neljälle teollisen työn vaiheelle ja 1 kehitysvaiheelle. Teollisten töiden loppuunsaattaminen mahdollistaa WI-ympäristön ja koulutetut ML-mallit tietyn (perus)varaston simuloinnin avulla. Liuoksen lopullista todentamista varten on tarpeen mennä laboratoriosimulaatio-olosuhteita pidemmälle ja testata ohjelmistoa tuotantoympäristössä (todellinen varasto), joka on keskeinen tehtävä kehitystyössä. Suunnitellun Varastoälyympäristön pääoletus on tekoälyalgoritmien käyttö logistiikkaprosessien optimoimiseksi varastoissa ja jakelukeskuksissa. Oletuksena on, että WI-ympäristön perustana ovat WMS-järjestelmät, jotka tukevat kohdeasiakkaiden varastointiprosesseja. Oikein valittu ja tehokas sisäisen logistiikan hallintajärjestelmä on keskeinen osa logistiikkayritysten toimintaa, sillä optimoimalla varastoprosesseja voidaan vähentää käyttökustannuksia, mikä johtaa merkittäviin säästöihin. Kohderyhmänä ovat keskisuuret ja suuret yritykset sekä keskisuuret ja suuret varastot. Tarjous osoitetaan sekä itse logistiikkaa että ulkoistamista käyttäville yrityksille – potentiaalinen asiakasryhmä on myös palveluntarjoajia eli logistiikkaoperaattoreita. Kehitetyt toiminnalliset ominaisuudet määrittävät ratkaisun ainutlaatuisuuden ja mahdollistavat tehokkaan kilpailuedun. Tuotteen avulla (Finnish)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Namen državne pomoči: umetnost: 25 Uredba ES št. 651/2014 z dne 17. junija 2014 o razglasitvi nekaterih vrst pomoči za združljive z notranjim trgom pri uporabi členov 107 in 108 Pogodbe (UL L 119, str. To je vse. EU L 187/1 z dne 26.6.2014). Cilj projekta je razviti končno rešitev, ki bo okolje analize, načrtovanja in optimizacije intralogističnih procesov, ki temeljijo na algoritmih umetne inteligence – Warehouse Intelligence (WI). Projekt je načrtovan za 4 faze industrijskih del in eno fazo razvojnih del. Dokončanje industrijskih del bo omogočilo pridobitev okolja WI in usposobljenih modelov ML s simulacijo določenega (osnovnega) skladišča. Za končno verifikacijo rešitve je potrebno preseči laboratorijske simulacijske pogoje in preizkusiti programsko opremo v proizvodnem okolju (dejanskem skladišču), kar je ključna naloga pri razvojnem delu. Glavna predpostavka zasnovanega skladiščnega okolja je uporaba algoritmov umetne inteligence za optimizacijo logističnih procesov v skladiščih in distribucijskih centrih. Predpostavlja se, da bodo osnova za okolje WI sistemi WMS, ki podpirajo procese shranjevanja pri ciljnih strankah. Pravilno izbran in učinkovit interlogistični sistem upravljanja je ključni element pri delovanju logističnih podjetij, saj se z optimizacijo skladiščnih procesov lahko zmanjšajo obratovalni stroški, kar ima za posledico znatne prihranke. Ciljna skupina bodo srednja in velika podjetja ter podjetja s srednjimi in velikimi skladišči. Ponudba bo namenjena podjetjem, ki sami upravljajo logistiko in uporabljajo zunanje izvajanje – potencialna skupina strank je tudi ponudnik storitev, tj. logistični operaterji. Razvit nabor funkcionalnih funkcij določa edinstvenost rešitve in bo omogočil izgradnjo učinkovite konkurenčne prednosti. S pomočjo izdelka (Slovenian)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Účel veřejné podpory: umění: 25 Nařízení ES č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se při použití článků 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité kategorie podpory za slučitelné s vnitřním trhem (Úř. věst. To je všechno. EU L 187/1 ze dne 26.6.2014). Cílem projektu je vyvinout konečné řešení, které bude prostředím analýzy, plánování a optimalizace intralogistických procesů založených na algoritmech umělé inteligence – Warehouse Intelligence (WI). Projekt je plánován na 4 etapy průmyslových prací a 1 etapu vývojových prací. Dokončení průmyslových prací umožní získání prostředí WI a vyškolených modelů ML pomocí simulace konkrétního (základního) skladu. Pro konečné ověření řešení je nutné překročit podmínky laboratorní simulace a otestovat software ve výrobním prostředí (skutečný sklad), což je klíčový úkol ve vývojové práci. Hlavním předpokladem navrženého prostředí Warehouse Intelligence je využití algoritmů umělé inteligence k optimalizaci logistických procesů ve skladech a distribučních centrech. Předpokládá se, že základem pro prostředí WI budou systémy WMS, které podporují procesy ukládání u cílových zákazníků. Správně vybraný a efektivní systém řízení intralogistiky je klíčovým prvkem v provozu logistických společností, protože optimalizací skladových procesů lze snížit provozní náklady, což vede k významným úsporám. Cílovou skupinou budou střední a velké podniky a podniky se středními a velkými sklady. Nabídka bude adresována jak společnostem provozujícím logistiku samostatně, tak s využitím outsourcingu – potenciální skupina zákazníků jsou také poskytovateli služeb, tj. logistickými operátory. Vyvinutá sada funkčních funkcí určuje jedinečnost řešení a umožní vytvořit efektivní konkurenční výhodu. S pomocí produktu (Czech)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Viešosios pagalbos paskirtis: menas: 252 014 m. birželio 17 d. EB reglamentas Nr. 651/2014, kuriuo tam tikrų kategorijų pagalba skelbiama suderinama su vidaus rinka taikant Sutarties 107 ir 108 straipsnius (OL L 119, p. Štai ir viskas. EU L 187/1, 2014 6 26). Projekto tikslas – sukurti galutinį sprendimą, kuris būtų dirbtinio intelekto algoritmais paremtų intralogistinių procesų analizės, planavimo ir optimizavimo aplinka – sandėlio intelektas (WI). Projektas planuojamas 4 pramonės darbų etapams ir 1 plėtros darbų etapui. Užbaigus pramoninius darbus bus galima sukurti WI aplinką ir apmokytus ML modelius, imituojant konkretų (bazinį) sandėlį. Norint galutinai patikrinti sprendimą, būtina peržengti laboratorijos modeliavimo sąlygas ir išbandyti programinę įrangą gamybos aplinkoje (faktinis sandėlis), kuri yra pagrindinė kūrimo užduotis. Pagrindinė projektuojamos sandėlio žvalgybos aplinkos prielaida yra dirbtinio intelekto algoritmų naudojimas logistikos procesams sandėliuose ir paskirstymo centruose optimizuoti. Daroma prielaida, kad WI aplinkos pagrindas bus WMS sistemos, palaikančios saugojimo procesus tiksliniams klientams. Tinkamai parinkta ir veiksminga intralogistikos valdymo sistema yra pagrindinis logistikos įmonių veiklos elementas, nes optimizuojant sandėlio procesus galima sumažinti veiklos išlaidas, todėl sutaupoma daug lėšų. Tikslinė grupė bus vidutinės ir didelės įmonės, taip pat įmonės, turinčios vidutinius ir didelius sandėlius. Pasiūlymas bus skirtas tiek logistiką vykdančioms įmonėms, tiek užsakomosioms paslaugoms – potenciali klientų grupė taip pat yra paslaugų teikėjai, t. y. logistikos operatoriai. Sukurtas funkcinių savybių rinkinys lemia sprendimo unikalumą ir leis sukurti veiksmingą konkurencinį pranašumą. Su produkto pagalba (Lithuanian)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Publiskā atbalsta mērķis: māksla: 25 Komisijas 2014. gada 17. jūnija Regula Nr. 651/2014, ar ko noteiktas atbalsta kategorijas atzīst par saderīgām ar iekšējo tirgu, piemērojot Līguma 107. un 108. pantu (OV L 119, 1. lpp.). Tas ir viss. EU L 187/1, 26.6.2014. Projekta mērķis ir izstrādāt gala risinājumu, kas būs uz mākslīgā intelekta algoritmiem balstīto intraloģistisko procesu analīzes, plānošanas un optimizācijas vide — noliktavas inteliģence (WI). Projekts paredzēts 4 industriālo darbu posmiem un 1 izstrādes darbu posmam. Rūpniecisko darbu pabeigšana ļaus iegūt WI vidi un apmācītus ML modeļus, izmantojot īpašas (bāzes) noliktavas simulāciju. Lai galīgi pārbaudītu risinājumu, ir nepieciešams pārsniegt laboratorijas imitācijas apstākļus un pārbaudīt programmatūru ražošanas vidē (faktiskajā noliktavā), kas ir galvenais uzdevums izstrādes darbā. Galvenais pieņēmums par projektēto noliktavu izlūkošanas vidi ir mākslīgā intelekta algoritmu izmantošana, lai optimizētu loģistikas procesus noliktavās un izplatīšanas centros. Tiek pieņemts, ka WI vides pamats būs WMS sistēmas, kas atbalsta uzglabāšanas procesus mērķa klientiem. Pareizi izvēlēta un efektīva intraloģistikas vadības sistēma ir loģistikas uzņēmumu darbības galvenais elements, jo, optimizējot noliktavas procesus, var samazināt ekspluatācijas izdevumus, tādējādi radot ievērojamus ietaupījumus. Mērķa grupa būs vidēji un lieli uzņēmumi, kā arī uzņēmumi ar vidējām un lielām noliktavām. Piedāvājums tiks adresēts gan uzņēmumiem, kas paši veic loģistiku, gan izmantojot ārpakalpojumus — potenciāla klientu grupa ir arī pakalpojumu sniedzēji, t. i., loģistikas operatori. Izstrādātais funkcionālo funkciju kopums nosaka risinājuma unikalitāti un ļaus veidot efektīvu konkurences priekšrocību. Ar produkta palīdzību (Latvian)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_програма: SA.41471(2015/X) Цел на публичната помощ: изобразително изкуство: 25 Регламент (ЕО) № 651/2014 от 17 юни 2014 г. за обявяване на някои категории помощи за съвместими с вътрешния пазар в приложение на членове 107 и 108 от Договора (ОВ L 119, стр. Това е всичко. EU L 187/1 от 26.6.2014 г.). Целта на проекта е да се разработи окончателно решение, което ще бъде среда за анализ, планиране и оптимизиране на интралогистични процеси, базирани на алгоритми за изкуствен интелект — Warehouse Intelligence (WI). Проектът е планиран за 4 етапа на промишлено строителство и 1 етап от строителните работи. Завършването на промишлените работи ще позволи да се получи WI среда и обучени модели ML, използвайки симулация на конкретен (базов) склад. За окончателната проверка на разтвора е необходимо да се отиде отвъд условията на лабораторна симулация и да се тества софтуерът в производствената среда (действителен склад), което е ключова задача в работата по разработката. Основното предположение на проектираната среда за Warehouse Intelligence е използването на алгоритми за изкуствен интелект за оптимизиране на логистичните процеси в складовете и дистрибуционните центрове. Предполага се, че основата за WI среда ще бъдат WMS системи, които поддържат процесите на съхранение на целеви клиенти. Правилно подбраната и ефективна система за управление на интралогистиката е ключов елемент в операциите на логистичните компании, тъй като чрез оптимизиране на складовите процеси оперативните разходи могат да бъдат намалени, което води до значителни икономии. Целевата група ще бъдат средни и големи предприятия и такива със средни и големи складове. Офертата ще бъде адресирана както до компании, които извършват логистика самостоятелно, така и чрез аутсорсинг — потенциална група от клиенти също са доставчици на услуги, т.е. логистични оператори. Разработеният набор от функционални характеристики определя уникалността на решението и ще позволи да се изгради ефективно конкурентно предимство. С помощта на продукта (Bulgarian)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Az állami támogatás célja: a kép forrása: 25 A Szerződés 107. és 108. cikkének alkalmazásában a támogatások bizonyos fajtáinak a belső piaccal összeegyeztethetőnek nyilvánításáról szóló, 2014. június 17-i 651/2014 EK rendelet (HL L 119., 1. o.). Ez az. – Ez az. EU L 187/1, 2014.6.26.). A projekt célja egy olyan végleges megoldás kidolgozása, amely a mesterséges intelligencia algoritmusain – Warehouse Intelligence (WI) alapuló intralogisztikai folyamatok elemzésének, tervezésének és optimalizálásának környezete lesz. A projekt a tervek szerint 4 szakasz ipari munkák és 1 szakasz fejlesztési munkálatok. Az ipari munkák befejezése lehetővé teszi a WI környezet és a képzett ML modellek megszerzését egy adott (alap) raktár szimulációjával. A megoldás végső ellenőrzéséhez túl kell lépni a laboratóriumi szimulációs körülményeken és tesztelni kell a szoftvert a gyártási környezetben (tényleges raktárban), ami a fejlesztési munka egyik kulcsfontosságú feladata. A tervezett raktári intelligencia környezet fő feltételezése a mesterséges intelligencia algoritmusok használata a raktárak és elosztóközpontok logisztikai folyamatainak optimalizálására. Feltételezhető, hogy a WI környezet alapja a WMS rendszerek, amelyek támogatják a tárolási folyamatokat a megcélzott ügyfeleknél. A logisztikai cégek működésének kulcseleme a megfelelően kiválasztott és hatékony intralogisztikai irányítási rendszer, mivel a raktári folyamatok optimalizálásával a működési költségek csökkenthetők, ami jelentős megtakarítást eredményez. A célcsoport a közép- és nagyvállalatok, valamint a közepes és nagy raktárral rendelkező vállalkozások lesznek. Az ajánlat címzettje mind a saját logisztikát működtető vállalatoknak, mind a kiszervezést igénybe vevő vállalatoknak szól – a potenciális ügyfelek csoportja szintén szolgáltatók, azaz logisztikai szolgáltatók. A kifejlesztett funkcionális funkciók meghatározzák a megoldás egyediségét, és lehetővé teszik a hatékony versenyelőny megteremtését. A termék segítségével (Hungarian)
25 July 2022
0 references
Uimhir_reference_aid_clár: SA.41471(2015/X) Cuspóir na cabhrach poiblí: ealaín: 25 Rialachán CE Uimh. 651/2014 an 17 Meitheamh 2014 ina ndearbhaítear go bhfuil catagóirí áirithe cabhrach comhoiriúnach leis an margadh inmheánach i gcur i bhfeidhm Airteagal 107 agus Airteagal 108 den Chonradh (IO L 119, lch. Sin é. AE L 187/1 an 26.6.2014). Is é is aidhm don tionscadal réiteach deiridh a fhorbairt, a bheidh ina thimpeallacht anailíse, pleanála agus optamaithe ar phróisis ionlógacha bunaithe ar algartaim intleachta saorga — Faisnéis Trádstóras (WI). Tá an tionscadal beartaithe le haghaidh 4 chéim d’oibreacha tionsclaíocha agus céim 1 d’oibreacha forbartha. Trí oibreacha tionsclaíocha a chur i gcrích, beifear in ann timpeallacht WI agus samhlacha oilte ML a fháil trí úsáid a bhaint as ionsamhlú de thrádstóras (bunachar sonrach) ar leith. Chun fíorú deiridh an réiteach, tá sé riachtanach chun dul thar na coinníollacha saotharlainne-insamhladh agus tástáil na bogearraí sa timpeallacht táirgthe (stóras iarbhír), a bhfuil tasc lárnach san obair forbartha. Is é an príomhthoimhdeacht a bhaineann le timpeallacht na Faisnéise Warehouse deartha ná algartaim intleachta saorga a úsáid chun próisis lóistíochta a bharrfheabhsú i dtrádstórais agus in ionaid dáileacháin. Glactar leis go mbeidh an bonn don timpeallacht WI córais WMS a thacaíonn le próisis stórála ag díriú ar chustaiméirí. Is príomhghné d’oibríochtaí cuideachtaí lóistíochta é córas bainistíochta intralogistics atá roghnaithe i gceart agus éifeachtach, mar gheall ar phróisis stóras a bharrfheabhsú, is féidir costais oibriúcháin a laghdú, agus coigiltis shuntasacha mar thoradh air sin. Is fiontair mheánmhéide agus mhóra a bheidh sa spriocghrúpa agus iad siúd a bhfuil trádstórais mheánmhéide agus mhóra acu. Díreofar an tairiscint ar chuideachtaí a oibríonn lóistíocht astu féin agus a úsáideann seachfhoinsiú — is soláthraithe seirbhíse iad grúpa custaiméirí a d’fhéadfadh a bheith ann freisin, i.e. oibreoirí lóistíochta. Cinneann an tsraith forbartha de ghnéithe feidhmiúla uathúlacht an réitigh agus cuirfidh sé ar chumas buntáiste iomaíoch éifeachtach a thógáil. Le cabhair ón táirge (Irish)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Syfte med offentligt stöd: konst: 25 EG-förordning nr 651/2014 av den 17 juni 2014 genom vilken vissa kategorier av stöd förklaras förenliga med den inre marknaden vid tillämpningen av artiklarna 107 och 108 i fördraget (EUT L 119, s. Det är allt. EU L 187/1 av den 26 juni 26.6.2014). Syftet med projektet är att utveckla en slutlig lösning som ska vara en miljö för analys, planering och optimering av intralogistiska processer baserade på artificiell intelligensalgoritmer – Warehouse Intelligence (WI). Projektet är planerat för 4 etapper av industriarbeten och ett steg i utvecklingsarbetet. Slutförande av industriarbeten kommer att göra det möjligt att få WI-miljön och utbildade ML-modeller med hjälp av simulering av ett specifikt (bas)lager. För den slutliga verifieringen av lösningen är det nödvändigt att gå utöver laboratoriesimuleringsförhållandena och testa programvaran i produktionsmiljön (faktiskt lager), vilket är en nyckeluppgift i utvecklingsarbetet. Huvudantagandet i den designade Warehouse Intelligence-miljön är användningen av artificiell intelligensalgoritmer för att optimera logistikprocesser i lager och distributionscenter. Det antas att basen för WI-miljön kommer att vara WMS-system som stöder lagringsprocesser hos målkunder. Ett välvalt och effektivt intralogistikhanteringssystem är en nyckelfaktor i logistikföretagens verksamhet, eftersom genom att optimera lagerprocesser kan driftskostnaderna minskas, vilket resulterar i betydande besparingar. Målgruppen kommer att vara medelstora och stora företag samt de med medelstora och stora lager. Erbjudandet kommer att riktas både till företag som driver logistik på egen hand och använder outsourcing – en potentiell kundgrupp är också tjänsteleverantörer, dvs. logistikoperatörer. Den utvecklade uppsättningen funktionella funktioner avgör lösningens unika egenskaper och gör det möjligt att bygga en effektiv konkurrensfördel. Med hjälp av produkten (Swedish)
25 July 2022
0 references
Number_reference_aid_programm: SA.41471(2015/X) Riigiabi eesmärk: kunst: 25 EÜ 17. juuni 2014. aasta määrus nr 651/2014 aluslepingu artiklite 107 ja 108 kohaldamise kohta, millega teatavat liiki abi tunnistatakse siseturuga kokkusobivaks (ELT L 119, lk 1). See on kõik. EL L 187/1, 26.6.2014). Projekti eesmärk on töötada välja lõpplahendus, milleks on tehisintellekti algoritmidel põhinevate intraloogiliste protsesside analüüsi, planeerimise ja optimeerimise keskkond – Warehouse Intelligence (WI). Projekt on kavandatud neljale tööstus- ja arendusetapile. Tööstustööde lõpuleviimine võimaldab saada WI keskkonda ja koolitatud ML-mudeleid, kasutades konkreetse (baas)lao simulatsiooni. Lahenduse lõplikuks kontrollimiseks on vaja minna kaugemale laborisimulatsiooni tingimustest ja testida tarkvara tootmiskeskkonnas (tegelik ladu), mis on arendustöö põhiülesanne. Disainitud laoluure keskkonna peamine eeldus on tehisintellekti algoritmide kasutamine logistikaprotsesside optimeerimiseks ladudes ja jaotuskeskustes. Eeldatakse, et WI keskkonna aluseks on WMS-süsteemid, mis toetavad sihtklientide salvestusprotsesse. Korralikult valitud ja tõhus siselogistika juhtimissüsteem on logistikaettevõtete tegevuse võtmeelement, sest laoprotsesside optimeerimisega saab tegevuskulusid vähendada, mille tulemuseks on märkimisväärne kokkuhoid. Sihtrühmaks on keskmised ja suured ettevõtted ning keskmise suurusega ja suurte ladudega ettevõtted. Pakkumine adresseeritakse nii iseseisvalt logistikat korraldavatele ettevõtetele kui ka allhankeid kasutavatele ettevõtetele – potentsiaalne klientide rühm on ka teenusepakkujad, st logistikaoperaatorid. Väljatöötatud funktsionaalsete omaduste kogum määrab lahenduse ainulaadsuse ja võimaldab luua tõhusa konkurentsieelise. Toote abil (Estonian)
25 July 2022
0 references
WOJ.: WIELKOPOLSKIE, POW.: Poznań
0 references
24 May 2023
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0120/19
0 references