Uwolnij potencjał sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dla swojego biznesu.
Wykorzystaj moc ML i AI, aby zautomatyzować czasochłonne zadania, uzyskać głębsze wglądy w dane, przewidywać przyszłe trendy
i podejmować autonomiczne decyzje.
Nasi inżynierowie pomogą Tobie wdrożyć rozwiązania ML i AI dostosowane do Twoich specyficznych potrzeb biznesowych, zwiększając wydajność, obniżając koszty i otwierając nowe możliwości rozwoju.
Automatyzacja wystawiania faktur korygujących
i aktualizacji stanów magazynowych w firmie
D-R-O
Jaki był problem?
Firma D-R-O, sprzedawca akcesoriów do urządzeń mobilnych, miała problem z ręczną obsługą dużej ilości zamówień klientów. Brak automatyzacji utrudniał proces wystawiania faktur korygujących i aktualizowania stanów magazynowych.
Jaki był cel?
Celem było zautomatyzowanie procesu wystawiania faktur korygujących i aktualizacji stanów magazynowych w systemie księgowym firmy D-R-O.
Jakie podjęto rozwiązanie?
Została stworzona aplikacja, która automatycznie pobiera dane z bazy danych Amazon, przetwarza je i wystawia faktury korygujące w systemie księgowo-magazynowym WF-MAG. Aplikacja zapisuje również logi wykonanych operacji.
Jakie osiągnięto efekty?
1. Automatyzacja procesu wystawiania faktur korygujących i aktualizacji stanów magazynowych.
2. Zmniejszenie ręcznej pracy i ryzyka błędów.
3. Poprawa efektywności i przepływu informacji.
4. Dostępność raportów z korekt dla użytkowników.
5. Aplikacja weryfikuję błędy
6. Przed wystawieniem faktury korygującej aplikacja sprawdza, czy dana faktura nie istnieje już w bazie danych
Korzyści
Wzmocnij swoją firmę, dzięki licznym korzyściom płynącym z ML i AI
Zwiększona wydajność
Automatyzacja rutynowych zadań pozwala pracownikom skupić się na bardziej strategicznych i kreatywnych działaniach, zwiększając ogólną produktywność
Obniżone koszty
Automatyzacja i optymalizacja procesów prowadzą do znaczących oszczędności kosztów, zarówno w perspektywie krótkoterminowej, jak i długoterminowej
Poprawiona jakość decyzji
Wysyłaj trafne wiadomości marketingowe, wykorzystuj powiadomienia push i zwiększaj retencję dzięki przypomnieniom
Nowe możliwości rozwoju
ML i AI otwierają nowe możliwości rozwoju produktów i usług, dając Ci przewagę konkurencyjną na dynamicznym rynku
Odkryj świat inteligentnych rozwiązań, które usprawnią Twoją firmę i wyzwolą jej pełen potencjał.
Najpopularniejsze rodzaje uczenia maszynowego w jednym miejscu
Uczenie wzmacniane: W uczeniu wzmacnianym system uczenia maszynowego uczy się poprzez interakcję ze środowiskiem.
System otrzymuje zestaw działań, które może wykonać, i jest nagradzany lub karany za określone rezultaty. System uczy się następnie podejmować działania, które maksymalizują jego nagrody.
Uczenie nadzorowane: W uczeniu nadzorowanym system uczenia maszynowego otrzymuje zestaw danych zawierający zarówno dane wejściowe (np. obrazy), jak i żądane dane wyjściowe (np. opisy obrazów).
System uczy się następnie mapować dane wejściowe na dane wyjściowe.
Uczenie bez nadzoru: W uczeniu bez nadzoru system uczenia maszynowego otrzymuje tylko zestaw danych zawierający dane wejściowe.
System musi następnie samodzielnie odkryć wzorce i zależności w danych.
Poznaj historie naszych klientów
Natura Dobrego Sera - Kanapka z Żółtym Serem Pełna Smaku
Wizualizacja siły sygnału LTE wewnątrz budynków
Platforma automatyzacji DBaaS
Współpraca z ekspertami. Sukces na wyciągnięcie ręki.
Współpraca z ekspertami. Sukces na wyciągnięcie ręki.
Dimensione Creativa sumiennie wywiązało się z obowiązków. Jej działania charakteryzowały się elastycznością, profesjonalizmem i kompleksowym podejściem do powierzonych działań. Doświadczenie i kwalifikacje pracowników przełożyły się na efekty, które całkowicie przerosły nasze oczekiwania.
Dominik Krawczyk
Pan Tablet
Dimensione Creativa to doświadczony i profesjonalny zespół, który fachowo wykorzystuje swoją wiedzę i umiejętności, tudzież innowacyjne rozwiązania. Podsumowując naszą współpracę, uważam firmę za godnego zaufania partnera, dającego gwarancję najwyższej jakości świadczonych usług w branży IT.
Artur Książek
Prometheus/Woman Code
Pan Artur świetnie prowadzi projekt, nie podchodzi do tego zadania systemowo - wykonać szybko, otrzymać pieniądze i kolejny klient. Do każdego klienta podchodzi na spokojnie i indywidualnie, bardzo spodobała mi się jego uwaga na detale i mogę stwierdzić, że ma dobry wyrobiony gust graficzny.
Wiktor Weremiuk
Właściciel
Dzięki funkcjonalnym rozwiązaniom aplikacja pozwoliła nam na znaczącą optymalizację kosztów oraz czasu pracy. Pracownicy firmy nawet złożone problemy rozwiązują sprawnie i z najwyższą starannością. Istotnymi aspektami są również indywidualne podejście do klienta, znakomita komunikacja oraz elastyczność.
Dariusz Stachura
Przekludzki
Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem inteligentnych systemów, które uczą się na podstawie danych. Systemy te mogą rozpoznawać wzorce, przewidywać przyszłe zdarzenia i podejmować autonomiczne decyzje.
Istnieje wiele różnych rodzajów uczenia maszynowego, z których każdy ma swoje mocne i słabe strony. Niektóre z najpopularniejszych rodzajów to:
-
Uczenie nadzorowane: W uczeniu nadzorowanym system uczenia maszynowego otrzymuje zestaw danych zawierający zarówno dane wejściowe (np. obrazy), jak i żądane dane wyjściowe (np. opisy obrazów). System uczy się następnie mapować dane wejściowe na dane wyjściowe.
-
Uczenie bez nadzoru: W uczeniu bez nadzoru system uczenia maszynowego otrzymuje tylko zestaw danych zawierający dane wejściowe. System musi następnie samodzielnie odkryć wzorce i zależności w danych.
-
Uczenie wzmacniane: W uczeniu wzmacnianym system uczenia maszynowego uczy się poprzez interakcję ze środowiskiem. System otrzymuje zestaw działań, które może wykonać, i jest nagradzany lub karany za określone rezultaty. System uczy się następnie podejmować działania, które maksymalizują jego nagrody.
Wybór odpowiedniego rodzaju uczenia maszynowego dla Twojej firmy zależy od Twoich specyficznych potrzeb i celów.
-
Wdrożenie uczenia maszynowego w firmie wiąże się z pewnymi wyzwaniami, m.in.:
-
Dostępność danych: Systemy uczenia maszynowego wymagają dużej ilości danych do szkolenia. Należy upewnić się, że masz dostęp do odpowiednich danych o wysokiej jakości.
-
Wybór odpowiedniego algorytmu: Dostępnych jest wiele różnych algorytmów uczenia maszynowego. Należy wybrać odpowiedni algorytm dla Twojego zadania i zestawu danych.
-
Interpretacja wyników: Systemy uczenia maszynowego mogą być złożone i trudne do zrozumienia. Należy być w stanie interpretować wyniki systemu, aby móc z nich korzystać.
-
Kwestie etyczne: Uczenie maszynowe może budzić pewne obawy etyczne, takie jak uprzedzenia i brak przejrzystości. Należy wziąć pod uwagę te kwestie podczas wdrażania systemów uczenia maszynowego.
Pomimo tych wyzwań uczenie maszynowe może być potężnym narzędziem dla firm, które potrafią je skutecznie wdrożyć.
-
FAQ
W naszej sekcji FAQ znajdziesz odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania dotyczące automatyzacji procesów biznesowych, w tym pytania o koszty, czas trwania projektu i korzyści.
