7 min read

AI i IoT na rozdrożu: rozwój AIoT i jego wpływ na przyszłość

AI I ML

IoT

W dobie cyfrowej transformacji firmy wykorzystują zaawansowane technologie, takie jak Sztuczna inteligencja dla IoT aby obniżyć koszty, zwiększyć wydajność i poprawić obsługę klienta. Dwie najszybciej rozwijające się technologie, sztuczna inteligencja (AI) i Internet rzeczy (IoT), łączą się, tworząc nowy paradygmat, który obiecuje zrewolucjonizować sposób działania firm i konkurowania na rynku. To potężne połączenie, znane jako sztuczna inteligencja rzeczy (AIoT), przekształca każdą branżę, od handlu detalicznego po opiekę zdrowotną, motoryzację i rolnictwo.

Według Prognoza GartneraDo 2023 r. około jedna trzecia firm wdrażających inicjatywy IoT będzie wykorzystywać sztuczną inteligencję w co najmniej jednym projekcie. Dzięki aplikacjom AI surowe dane mogą być analizowane w czasie rzeczywistym, umożliwiając podłączonym urządzeniom podejmowanie szybkich działań w oparciu o otrzymane informacje.

Jak AI i IoT łączą się, aby zmienić sposób prowadzenia biznesu

U podstaw AIoT leży wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji do nadania sensu ogromnym ilościom surowych danych generowanych przez Internet rzeczy. Urządzenia IoT szybko się rozprzestrzeniają, od inteligentnych domów i urządzeń do noszenia po inteligentne miasta i sprzęt przemysłowy. Urządzenia te generują ogromne ilości danych, które można analizować w celu uzyskania wglądu i usprawnienia operacji. Jednak bez sztucznej inteligencji dane te są często przytłaczające i trudne w zarządzaniu.

Stosując uczenie maszynowe i inne technologie sztucznej inteligencji do danych IoT, organizacje uzyskują wgląd w operacje w czasie rzeczywistym, poprawiają jakość obsługi klienta i usprawniają procesy. Przykładowo, analizując dane z czujników sprzętu produkcyjnego, organizacje wykrywają problemy, zanim staną się one problemem, i proaktywnie planują konserwację. Pozwala to zaoszczędzić miliony dolarów na utraconej produktywności i kosztach napraw.

Zalety i korzyści aplikacji AIoT w biznesie

Integracja Rozwiązania AI i IoT otworzyła nową erę innowacji w świecie biznesu. Ta konwergencja najnowocześniejszych technologii oferuje liczne zalety i korzyści dla firm z różnych branż i różnej wielkości. AIoT ma potencjał zrewolucjonizowania sposobu, w jaki firmy działają i konkurują na rynku, od usprawnienia operacji po poprawę obsługi klienta.

Eksploracja danych, udostępnianie i formułowanie opinii użytkowników

Sztuczna inteligencja rzeczy oferuje firmom możliwość wydobywania i udostępniania danych z wielu źródeł, umożliwiając im formułowanie percepcji użytkowników. Analizując wszystkie te surowe dane z urządzeń Internetu rzeczy, organizacje zyskują głębsze zrozumienie zachowań, preferencji i trendów swoich klientów. Pomaga to firmom tworzyć bardziej spersonalizowane i ukierunkowane kampanie marketingowe, a także opracowywać nowe produkty i usługi, które lepiej spełniają potrzeby klientów. Ponadto AIoT pomaga firmom podejmować lepsze decyzje strategiczne, zapewniając im dostęp do obszernych danych z różnych źródeł, umożliwiając im podejmowanie bardziej świadomych decyzji.

Lepsza obsługa klienta

AIoT pomaga również firmom poprawić jakość obsługi klienta, zapewniając spersonalizowane rekomendacje i dostosowane usługi. Na przykład, analizując dane klientów z inteligentnych urządzeń domowych, sprzedawca detaliczny poleca produkty, które najprawdopodobniej przypadną do gustu konkretnemu klientowi, w oparciu o jego wcześniejsze zakupy i zachowanie. Prowadzi to do większej satysfakcji i lojalności klientów.

Eliminacja przestojów

AIoT pomaga firmom wyeliminować przestoje poprzez wykrywanie potencjalnych problemów przed ich wystąpieniem. Analizując na przykład dane z czujników urządzeń przemysłowych, organizacje identyfikują, kiedy maszyny zaczynają wykazywać oznaki zużycia i proaktywnie planują konserwację. Pomaga to uniknąć kosztownych przestojów i obniżyć koszty napraw.

Zwiększone bezpieczeństwo

AIoT pomaga zwiększyć bezpieczeństwo poprzez wykrywanie cyberataków i zapobieganie im. Firmy mogą proaktywnie zapobiegać potencjalnym naruszeniom bezpieczeństwa, wykorzystując analizę danych o ruchu sieciowym w czasie rzeczywistym, umożliwiając im identyfikację anomalii i szybką interwencję, łagodząc w ten sposób potencjalne szkody.

Lepsza wydajność operacyjna

AIoT umożliwia firmom zwiększenie wydajności operacyjnej poprzez automatyzację procesów i minimalizację zapotrzebowania na pracę fizyczną. Na przykład, wykorzystując sztuczną inteligencję do analizy danych z czujników sprzętu produkcyjnego, organizacje mogą zautomatyzować harmonogramy konserwacji i napraw, zmniejszając potrzebę interwencji człowieka.

Zwiększona automatyzacja

Wykorzystanie AIoT prowadzi do wzrostu automatyzacji, w której maszyny i urządzenia komunikują się ze sobą i wykonują zadania bez interwencji człowieka. Prowadzi to do zwiększenia wydajności, oszczędności kosztów i zmniejszenia liczby błędów ludzkich. Na przykład w zakładzie produkcyjnym AIoT służy do monitorowania i sterowania maszynami, co prowadzi do skrócenia przestojów i zwiększenia produktywności. W branży transportowej AIoT jest wykorzystywana w autonomicznych pojazdach i systemach zarządzania ruchem, co prowadzi do poprawy bezpieczeństwa i zmniejszenia korków. Możliwości zwiększonej automatyzacji dzięki AIoT są ogromne, a firmy mogą odnieść znaczne korzyści, wykorzystując tę technologię do usprawnienia swoich operacji.

Lepsze przetwarzanie analiz biznesowych

Integrując algorytmy sztucznej inteligencji z danymi zebranymi z urządzeń IoT, firmy mogą skutecznie analizować nieprzetworzone dane i duże zbiory danych oraz uzyskiwać cenne spostrzeżenia. AIoT umożliwia firmom odkrywanie trendów, wzorców i korelacji, które mogą wymykać się ludzkim analitykom. Dzięki możliwościom uczenia maszynowego, tworzy dokładne prognozy, wykrywa anomalie i oferuje przydatne rekomendacje. Umożliwia to firmom dokonywanie świadomych wyborów, zwiększanie efektywności operacyjnej i odkrywanie ukrytych możliwości rozwoju i wydajności. Dzięki AIoT firmy mogą uwolnić pełny potencjał swoich danych, zyskując przewagę konkurencyjną na rynku.

Inteligentne śledzenie i zarządzanie zapasami

Dzięki integracji algorytmów sztucznej inteligencji z urządzeniami IoT, organizacje mogą w czasie rzeczywistym uzyskać wgląd w ilość, lokalizację i stan zapasów. Czujniki i urządzenia IoT nieustannie dostarczają danych na temat poziomów zapasów, ruchów i czynników środowiskowych, takich jak temperatura i wilgotność. Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji, firmy mogą wykorzystywać analizę danych w czasie rzeczywistym do optymalizacji poziomów zapasów, łagodzenia przestojów lub nadmiernych zapasów oraz usprawniania operacji łańcucha dostaw. AIoT umożliwia również dokładne prognozowanie popytu, umożliwiając firmom uwzględnienie popytu klientów podczas planowania zapasów. Inteligentne śledzenie i zarządzanie zapasami, zasilane przez AIoT, zmniejsza koszty przenoszenia, usprawnia realizację zamówień i optymalizuje łańcuch dostaw.

Zaawansowane zarządzanie ryzykiem

Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji i dane na żywo z podłączonych urządzeń, firmy mogą proaktywnie monitorować i oceniać ryzyko w różnych dziedzinach. AIoT umożliwia ciągłe monitorowanie operacji, wydajności sprzętu i warunków środowiskowych, pomagając firmom wykrywać potencjalne zagrożenia i anomalie w czasie rzeczywistym. Może na przykład oceniać dane z czujników IoT w celu wykrycia wzorców wskazujących na awarie sprzętu lub potrzeby konserwacyjne, umożliwiając firmom planowanie proaktywnej konserwacji i zapobieganie kosztownym przestojom. Wzmacnia również bezpieczeństwo i ochronę, wykrywając potencjalne naruszenia bezpieczeństwa lub nieautoryzowany dostęp poprzez analizę danych i wykrywanie anomalii. Włączenie AIoT do strategii zarządzania ryzykiem umożliwia firmom podejmowanie na czas działań zapobiegawczych, zmniejszanie prawdopodobieństwa wystąpienia błędów, szkód lub strat oraz zapewnienie ciągłości i odporności biznesowej.

Uruchamianie nowych i ulepszonych produktów/usług

AIoT pomaga również firmom w tworzeniu nowych i ulepszonych produktów i usług. Analizując dane klientów z podłączonych urządzeń, organizacje identyfikują niezaspokojone potrzeby i opracowują nowe produkty i usługi, które lepiej spełniają potrzeby klientów. Pomaga im to wyprzedzić konkurencję i napędzać wzrost.

Zwiększona skalowalność IoT

AIoT umożliwia firmom osiągnięcie zwiększonej skalowalności infrastruktury Internetu rzeczy. Wykorzystując sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego, organizacje optymalizują swoją sieć Internetu rzeczy i efektywniej zarządzają dużą liczbą podłączonych urządzeń. Pozwala to na szybsze przetwarzanie danych, lepsze spostrzeżenia i usprawnione podejmowanie decyzji. Co więcej, zwiększona skalowalność umożliwia firmom rozszerzenie możliwości IoT na nowe obszary i aplikacje, takie jak inteligentne miasta lub połączona opieka zdrowotna, co prowadzi do nowych źródeł przychodów i możliwości rozwoju.

Praktyczne przykłady Aplikacje AIoT

Ta synergia między sztuczną inteligencją i Internetem rzeczy pozwala na tworzenie inteligentnych systemów, które mogą wykrywać, analizować i działać na podstawie danych w czasie rzeczywistym, umożliwiając różne Przypadki użycia AI i IoT. Potencjał Aplikacje AIoT jest ogromna i można ją znaleźć w wielu branżach, od opieki zdrowotnej i transportu po rolnictwo i produkcję.

Produkcja

Integracja sztucznej inteligencji z IIoT

Rozwój przemysłowego internetu rzeczy (IIoT) zapewnił firmom nowe możliwości gromadzenia danych z niewykorzystanych źródeł, co prowadzi do możliwości zwiększenia produktywności. Gromadząc wskaźniki wydajności i dane środowiskowe ze sprzętu i maszyn, organizacje mogą usprawnić proces podejmowania decyzji. Jednak sama ilość danych IIoT przekracza ludzkie możliwości przetwarzania, co skutkuje znaczną ilością niezanalizowanych i niewykorzystanych informacji. Aby sprostać temu wyzwaniu, firmy i eksperci branżowi coraz częściej sięgają po sztuczną inteligencję i oprogramowanie do uczenia maszynowego dla aplikacji IIoT, umożliwiając kompleksowy wgląd w dane i ułatwiając szybsze i inteligentniejsze podejmowanie decyzji.

Niepełne wykorzystanie danych IIoT

Liczba urządzeń przemysłowych podłączonych do Internetu szybko rośnie i przewiduje się, że do 2025 roku osiągnie 41,6 miliarda punktów końcowych. Co więcej, każde urządzenie generuje znaczną ilość danych. Ręczna analiza wszystkich informacji generowanych przez czujniki z linii produkcyjnej byłaby trudnym zadaniem, zajmującym dużo czasu. W rzeczywistości badania wykazały, że mniej niż połowa ustrukturyzowanych danych organizacji i mniej niż 1% nieustrukturyzowanych danych w organizacjach jest aktywnie wykorzystywana do podejmowania decyzji. Ten nadzór nad danymi jest powszechny, co ilustruje zaledwie 10% danych wideo z kamer IP analizowanych każdego dnia, pomimo możliwości gromadzenia znacznie większej ilości informacji. Ze względu na ludzkie ograniczenia w analizie danych, firmy starają się włączyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do swoich aplikacji IIoT.

Połączenie sztucznej inteligencji z IIoT

W zastosowaniach przemysłowych o krytycznym znaczeniu integracja AI i IoT oferuje redukcję kosztów, lepszą konserwację zapobiegawczą i zmniejszenie liczby błędów ludzkich. Jako podzbiór sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe umożliwia systemom automatyczne uczenie się i doskonalenie poprzez doświadczenie, przy użyciu algorytmów i zaawansowanych sieci neuronowych. Innym pokrewnym terminem jest "głębokie uczenie", które obejmuje wielowarstwowe sieci neuronowe uczące się na podstawie obszernych zestawów danych.

W kontekście przemysłowego Internetu rzeczy, wizja komputerowa i analiza wideo oparta na sztucznej inteligencji umożliwiają klasyfikację i rozpoznawanie w różnych zastosowaniach przemysłowych. Od zdalnego monitorowania i konserwacji zapobiegawczej po inteligentne systemy transportowe kontrolujące sygnały drogowe w oparciu o identyfikację pojazdów, wizja komputerowa i analiza wideo zwiększają produktywność i wydajność w warunkach przemysłowych.

Przemysłowe aplikacje AIoT

Przemysłowe aplikacje AIoT obejmują szeroki zakres przypadków użycia w środowisku produkcyjnym, wykorzystując integrację technologii AI i IoT. Jednym z takich zastosowań jest konserwacja predykcyjna, w której urządzenia AIoT wykorzystują dane z czujników IoT do przewidywania wymagań konserwacyjnych dla urządzeń przemysłowych. Przewidując potrzeby konserwacyjne, producenci mogą zminimalizować kosztowne przestoje i poprawić wydajność operacyjną. Kontrola jakości to kolejny istotny obszar, w którym przemysłowy AIoT znajduje zastosowanie. Monitorowanie w czasie rzeczywistym za pomocą czujników umożliwia wykrywanie wad produktu, umożliwiając operatorom podejmowanie natychmiastowych działań, zmniejszając ilość odpadów i poprawiając ogólną jakość produktu.

Dodatkowo, przemysłowy AIoT odgrywa kluczową rolę w optymalizacji efektywności energetycznej w zakładach produkcyjnych. Analizując dane z czujników, urządzenia AIoT mogą identyfikować obszary wymagające poprawy w zakresie zużycia energii i odpowiednio optymalizować procesy produkcyjne. Prowadzi to do zmniejszenia strat energii i obniżenia kosztów operacyjnych. Automatyzacja jest kluczowym aspektem przemysłowych aplikacji AIoT, umożliwiając producentom automatyzację różnych procesów, monitorowanie linii produkcyjnych, planowanie zadań konserwacyjnych i optymalizację ogólnych operacji produkcyjnych. Integracja urządzeń AIoT zwiększa wydajność i produktywność poprzez usprawnienie przepływu pracy i optymalizację wykorzystania zasobów. Co więcej, bezpieczeństwo jest krytycznym obszarem, w którym przemysłowy AIoT przoduje. Urządzenia AIoT mogą identyfikować potencjalne zagrożenia, monitorować sprzęt bezpieczeństwa i zapewniać alerty w czasie rzeczywistym, aby zapobiegać wypadkom i urazom w środowisku produkcyjnym, promując bezpieczniejsze środowisko pracy dla pracowników.

Inteligentny handel detaliczny

Wykorzystując sztuczną inteligencję i internet rzeczy, urządzenia AIoT są w stanie analizować dane klientów pochodzące z różnych kanałów, w tym inteligentnych urządzeń domowych i aplikacji mobilnych. Dane te zapewniają cenny wgląd w zachowania i preferencje klientów, które firmy wykorzystują do dostarczania spersonalizowanych rekomendacji i spersonalizowanych usług, które skutkują zwiększoną satysfakcją i lojalnością klientów. Ponadto optymalizuje zarządzanie zapasami i zmniejsza ilość odpadów poprzez wykorzystanie czujników do wykrywania poziomów produktów i dat ważności, co prowadzi do efektywnego zarządzania zapasami i oszczędności kosztów dla firm. Takie podejście promuje również bardziej zrównoważony model sprzedaży detalicznej poprzez redukcję niepotrzebnych odpadów.

Inteligentne domy

Technologia AIoT jest wykorzystywana w inteligentnych domach do automatyzacji różnych procesów, takich jak kontrola temperatury, oświetlenie i bezpieczeństwo. Wykorzystując czujniki, inteligentne systemy domowe wykrywają zmiany w środowisku i automatycznie zmieniają ustawienia, aby zoptymalizować efektywność energetyczną i stworzyć bardziej komfortową przestrzeń życiową. Skutkuje to niższymi kosztami energii dla właścicieli domów, jednocześnie promując bardziej zrównoważone podejście do zarządzania domem. Dodatkowo, zautomatyzowane systemy bezpieczeństwa zapewniają lepszą ochronę i spokój ducha dla właścicieli domów.

Inteligentne samochody

W dziedzinie transportu AIoT wykorzystuje czujniki, takie jak kamery i lidary, do analizy danych w celu zwiększenia bezpieczeństwa i zminimalizowania liczby wypadków. Dotyczy to w szczególności pojazdów autonomicznych, które wykorzystują te dane do wykrywania zmian w środowisku i reagowania na nie, takich jak obecność innych pojazdów i pieszych. Poprawiając bezpieczeństwo i niezawodność, pomaga to stworzyć bardziej wydajny system transportowy.

Inteligentna opieka zdrowotna

AIoT jest wykorzystywana w opiece zdrowotnej do monitorowania stanu zdrowia pacjentów i tworzenia spersonalizowanych planów leczenia. Urządzenia noszone na ciele zbierają dane dotyczące parametrów życiowych i aktywności, które są analizowane przez algorytmy sztucznej inteligencji w celu wykrycia wzorców i zapewnienia wglądu w stan zdrowia pacjenta. Umożliwia to lekarzom podejmowanie świadomych decyzji biznesowych i oferowanie ukierunkowanych opcji leczenia. Co więcej, zwiększa wydajność systemów opieki zdrowotnej poprzez optymalizację alokacji zasobów i skrócenie czasu oczekiwania, ostatecznie poprawiając opiekę nad pacjentem i wyniki leczenia.

Inteligentne miasta

Inteligentne miasta reprezentują następną generację rozwoju urbanistycznego, a włączenie AIoT jeszcze bardziej zwiększa ich wydajność. Przykładowo, sygnalizacja świetlna wyposażona w czujniki automatycznie dostosowuje swoje czasy na podstawie natężenia ruchu. Systemy zarządzania odpadami wykorzystują sztuczną inteligencję do optymalizacji alokacji zasobów, redukcji kosztów i minimalizacji odpadów. Co więcej, AIoT monitoruje i zarządza zużyciem energii w całym mieście, promując efektywne wykorzystanie energii i zmniejszając wydatki zarówno dla mieszkańców, jak i całego miasta.

Technologia ubieralna

Technologia ubieralna zyskała szeroką popularność, a wraz z integracją AIoT jej potencjał jest jeszcze większy. Urządzenia takie jak smartwatche i urządzenia do monitorowania kondycji gromadzą cenne dane na temat zdrowia, aktywności i wzorców snu danej osoby. Dane te są analizowane przez algorytmy sztucznej inteligencji w celu tworzenia spersonalizowanych procedur treningowych i oferowania sugestii dotyczących poprawy ogólnego stanu zdrowia. Oprócz danych związanych ze zdrowiem Aplikacje AIoTTechnologia wearable jest również wykorzystywana do śledzenia lokalizacji, alarmów awaryjnych i bezpiecznego uwierzytelniania.

Czy jesteś gotowy na cyfrową transformację?

Integracja sztucznej inteligencji i Internetu rzeczy może mieć znaczący wpływ na firmy, a te, które się nie dostosują, mogą pozostać w tyle. Korzystanie z aplikacji AIoT może usprawnić operacje, poprawić wydajność i zwiększyć zadowolenie klientów. Niezbędne jest jednak posiadanie odpowiedniej infrastruktury i wiedzy specjalistycznej, aby pomyślnie wdrożyć AIoT.

Integracja sztucznej inteligencji i Internetu rzeczy zmienia sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. AIoT ma potencjał, by zrewolucjonizować branże i poprawić jakość życia ludzi na całym świecie. Od inteligentnych domów po urządzenia do noszenia, zastosowania AIoT są rozległe i zróżnicowane. W miarę jak firmy i osoby prywatne będą nadal wdrażać i wykorzystywać aplikacje AIoT, korzyści płynące z tej technologii staną się jeszcze bardziej widoczne. Niezależnie od tego, czy jesteś właścicielem firmy, czy konsumentem, ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie AIoT i być gotowym na dostosowanie się do zmieniającego się krajobrazu technologii.

Dziękujemy za ocenę!

Dziękuję za komentarz!

FAQ

Jakie są zastosowania AIoT?

Zastosowania AIoT są liczne. Może być wykorzystywany w inteligentnych domach, opiece zdrowotnej, produkcji, logistyce i transporcie. AIoT może sprawić, że urządzenia i systemy będą bardziej inteligentne i wydajne, usprawnią podejmowanie decyzji i zmniejszą potrzebę interwencji człowieka.

Jaki jest przykład AIoT?

Przykładem AIoT jest inteligentny system bezpieczeństwa domu, który wykorzystuje kamery i czujniki do wykrywania i ostrzegania właścicieli domów o podejrzanej aktywności. System może również wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do uczenia się zachowań właścicieli domów i wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym.

Czym są produkty AIoT?

Produkty AIoT obejmują różnorodne urządzenia i systemy z wbudowaną sztuczną inteligencją i technologiami internetu rzeczy. Mogą one obejmować inteligentne urządzenia, systemy automatyki domowej, inteligentne systemy bezpieczeństwa, czujniki przemysłowe oraz systemy logistyczne i transportowe.

Jaka jest różnica między IoT a AIoT?

IoT odnosi się do urządzeń, które są podłączone do Internetu i mogą komunikować się ze sobą, niekoniecznie posiadając jakąkolwiek inteligencję lub zdolność do samodzielnego uczenia się. Z drugiej strony AIoT obejmuje algorytmy uczenia maszynowego i sztuczną inteligencję, aby urządzenia i systemy IoT były bardziej inteligentne i zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji.

Dmitry Nazarevich CTO

Data: 14 czerwca 2023 r.

Spis treści

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog

Cyfrowy bliźniak w budownictwie: korzyści, wyzwania i przykłady z życia wzięte

Blog

Inteligentne rolnictwo: przyszłość rolnictwa

Blog

Internet zachowań: przyszłość obsługi klienta?

Blog

Inteligentne domy przyszłości

Blog

Przewodnik biznesowy po tworzeniu chatbotów dla przedsiębiorstw

Blog

Jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są wykorzystywane w bankowości i finansach?

Blog

Inteligencja decyzyjna: nowa era sztucznej inteligencji

Blog

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

Blog

Dlaczego uczenie maszynowe jest dobre dla handlu detalicznego i e-commerce?

Przyniósł nam wyzwanie?

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

AI i IoT na rozdrożu: rozwój AIoT i jego wpływ na przyszłość

Jak AI i IoT łączą się, aby zmienić sposób prowadzenia biznesu

Zalety i korzyści aplikacji AIoT w biznesie