„V obalovém průmyslu je klíčové reagovat rychle na poptávku zákazníků a současně udržovat vysokou přesnost a flexibilitu. Naši zákazníci očekávají, že své nabídky dostanou obratem, bez zbytečného zdržování. Díky implementaci AI modelu jsme schopni výrazně zkrátit celý proces tvorby cenových nabídek, což přináší zásadní zvýšení efektivity a rychlosti. Celý proces nyní trvá pouhých 5 sekund, přičemž přesnost modelu dosahuje 96 %,“ vysvětluje Martin Hejl, jednatel společnosti THIMM.

Martin Hejl

O poptávku v THIMMu nouzi nemají, ovšem problémem byla donedávna délka zpracování personalizovaných cenových nabídek klientům. Celý proces byl zdlouhavý a zahrnoval analýzu požadavků zákazníka, propojení s výrobním oddělením a kalkulaci nákladů na materiály a také dopravu. Byla tak zapotřebí koordinace mezi třemi odděleními, což často vedlo k několikadennímu zpoždění, zvyšovalo administrativní zátěž a potenciál pro míru chybovosti. Vytvořit cenovou nabídku tak společnosti trvalo několik dní. Podobně proces tvorby cenových nabídek probíhá v mnoha výrobních firmách.

Ve spolupráci s firmou Gauss Algorithmic se proto THIMM rozhodl pro digitalizaci procesu a využití technologií umělé inteligence, které dokážou automaticky zpracovat klíčová data, vyhodnotit parametry a navrhnout optimální cenovou nabídku během několika sekund. Systém totiž využívá strojové učení k analýze velkého množství dat a při tvorbě nabídky zohledňuje historická data, aktuální ceny materiálů, výrobní kapacity a specifické požadavky zákazníků. Díky tomu je nejen rychlejší, ale také přesnější než ručně zpracovávané nabídky. Výsledkem není jen úspora času a zdrojů, ale především schopnost rychle a přesně reagovat na potřeby zákazníků, což firmě dává výrazný konkurenční náskok.

Pro takto úspěšné využití umělé inteligence ovšem bylo zapotřebí detailní pochopení daného procesu a pečlivá analýza dat.

Proces tvorby cenových nabídek není první aplikací umělé inteligence ve firmě TRIMM. Umělou inteligenci firma využívá i přímo ve výrobě a některé stroje díky tomu fungují prakticky zcela autonomně. Do budoucna plánuje společnost rozšířit využití AI i do dalších procesů, například pro optimalizaci logistiky nebo predikci poptávky.

Foto: archiv THIMM