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Wie kรถnnen kleine und mittelstรคndische Unternehmen kรผnstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ihre Absatz- und Nachfrageplanung zu optimieren? Im Rahmen des Transferprogramms KI-Regio werden KMU eben dabei von Forscherinnen und Forschern der Julius-Maximilians-Universitรคt unterstรผtzt.
In dieser Episode von Arbeit Bildung Zukunft spreche ich mit Dr. Nikolai Stein vom Lehrstuhl fรผr Wirtschaftsinformatik und Business Analytics an der Julius-Maximilians-Universitรคt Wรผrzburg รผber den Projektbaustein: โKI-basierte Prognosen fรผr Hersteller und Hรคndlerโ.
๐๐ข๐ซ ๐๐๐ฅ๐๐ฎ๐๐ก๐ญ๐๐ง:
- ๐ Wie kรถnnen Unternehmen durch datenbasierte Ansรคtze ihre Planungsprozesse verbessern?
- ๐ฏ Warum KI-basierte Prognosen mehr als nur โnice to haveโ sind.
- โฑ๏ธ Konkrete Use Cases wie die stรผndliche Besucherprognose fรผr den Einzelhandel oder Nachfrageplanung bei regionalen Erzeugern.
- ๐ฅจ Beispiele wie das erfolgreiche Startup BรคckerAI, das durch KI optimale Bestellmengen fรผr Bรคckereien ermittelt und gleichzeitig Lebensmittelverschwendung reduziert.
- โผ๏ธ Herausforderungen kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) beim Aufbau einer geeigneten Datenbasis und der Einfรผhrung von KI-Lรถsungen.
- ๐ง๏ธ Zusรคtzlich diskutieren wir die Rolle von regionalen Daten, wie z. B. Passanten-zahlen oder Wetterinformationen, und die Vorteile eines gemeinsamen รkosystems, das Forschung und Praxis in Mainfranken verbindet.
KMUs kรถnnen kostenfrei am Projekt teilnehmen und erhalten Zugang zu wertvollem Wissen aus der Wissenschaft. KMUs werden dabei begleitet, erste Schritte in Richtung datenbasierter Entscheidungen zu gehen.
Setzt ihr bereits KI in der Absatz- und Nachfrageplanung ein und welche Erfahrungen habt ihr dabei gemachtโ
๐ง Hรถrt rein und erfahrt mehr zu KI-basierten Prognosen fรผr KMU!
Link zum Projekt und Kontaktdaten:
โก๏ธ โ https://ki-regio.deโ
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