Studie „Stav umělé inteligence ve skladování“ odhaluje: Proč se investice do umělé inteligence ve skladování vyplatí již po 2 letech

Éra experimentálních technologií skončila: Jak umělá inteligence nově definuje moderní skladování.

Umělá inteligence (AI) ve skladování byla dlouho považována za futuristický experiment nebo výhradní nástroj pro několik technologických gigantů. Nová, komplexní studie však nyní vykresluje zcela jiný obraz: Nacházíme se uprostřed zásadní transformace, v níž se AI stala nepostradatelným základem pro konkurenceschopné dodavatelské řetězce.

Nedávná studie „Stav umělé inteligence ve skladování“, kterou provedla společnost Mecalux, specialista na skladové technologie, ve spolupráci s laboratoří inteligentních logistických systémů (ILS) na renomovaném Massachusetts Institute of Technology (MIT), poskytuje působivá data k tomuto tématu. Zpráva, založená na zkušenostech více než 2 000 odborníků z 21 zemí, ukazuje, že tato technologie již dávno přerostla své plenky. Devět z deseti skladů již používá řešení podporovaná umělou inteligencí – nejen v izolovaných pilotních projektech, ale jako nedílnou součást svého každodenního provozu.

Zjištění studie vyvrací přetrvávající mýty a odhalují obrovský potenciál inteligentní logistiky. Navzdory obavám, že automatizace by zničila pracovní místa, firmy hlásí rostoucí spokojenost zaměstnanců a dokonce i nárůst počtu zaměstnanců. Zároveň jsou ekonomické ukazatele přesvědčivé: s průměrnou dobou návratnosti pouhé dva až tři roky se investice do umělé inteligence a strojového učení ukazují jako mimořádně efektivní hnací síly produktivity a snižování nákladů.

Ale vývoj tím nekončí. Zatímco tradiční strojové učení již optimalizuje procesy, jako je vychystávání objednávek a údržba, generativní umělá inteligence je připravena přinést další vlnu inovací. Slibuje nejen předvídání problémů, ale také proaktivní vývoj řešení.

Tato zpráva zdůrazňuje současnou úroveň vyspělosti trhu, analyzuje specifické konkurenční výhody umělé inteligence a ukazuje, jaké strategické kroky musí společnosti nyní podniknout, aby zůstaly odolné a ziskové ve stále složitější a nestálejší globální ekonomice.

Co ukazuje aktuální studie „Stav umělé inteligence ve skladování“?

Novou studii s názvem „Stav umělé inteligence ve skladování“ provedla společnost Mecalux, přední poskytovatel skladových technologií a logistického softwaru, ve spolupráci s Laboratoří inteligentních logistických systémů (ILS) na Massachusettském technologickém institutu. Tento komplexní výzkum je založen na odpovědích více než 2 000 odborníků na dodavatelské řetězce a skladování působících ve 21 zemích. Zjištění studie vykreslují jasný obraz: Umělá inteligence a strojové učení se již dávno posunuly za hranice experimentálních nástrojů a staly se klíčovými faktory produktivity, přesnosti a rozvoje pracovní síly ve skladování. Studie ukazuje, že provozovatelé skladů na celém světě se již nenacházejí ve fázi izolovaných pilotních projektů, ale stále častěji implementují umělou inteligenci do svého každodenního provozu.

Jak vyspělý je současný trh s řešeními umělé inteligence ve skladových operacích?

Trh s řešeními umělé inteligence ve skladových operacích dosáhl impozantní úrovně vyspělosti. Podle studie více než devět z deseti skladů používá nějakou formu umělé inteligence nebo pokročilé automatizace. To svědčí nejen o vysoké míře přijetí, ale také o důvěře odvětví v tyto technologie. Obzvláště pozoruhodné je, že více než polovina dotázaných společností uvádí, že pracuje se zvyšující se nebo úplnou automatizací. Tato vysoká míra automatizace je obzvláště výrazná u velkých společností se složitými logistickými sítěmi a více distribuovanými lokalitami. Přechod od pilotních projektů k plné implementaci je také patrný ve skutečnosti, že sklady již nepovažují umělou inteligenci pouze za experimentální řešení, ale za zavedenou součást svého každodenního provozu. Tato vyspělost umožňuje společnostem využít nashromážděné zkušenosti a osvědčené postupy.

Jaké konkrétní aplikace umělé inteligence se používají ve skladových operacích?

Praktické využití umělé inteligence ve skladových operacích zahrnuje několik klíčových provozních funkcí. Vychystávání objednávek, známé také jako pick-and-pack, patří mezi nejběžnější aplikace, protože systémy umělé inteligence dokáží optimalizovat trasy a snižovat chybovost. Optimalizace zásob je další kritickou oblastí aplikace, kde umělá inteligence využívá prediktivní modely k efektivnější správě zásob a zamezení předčasného zásobování. Obzvláště důležitou oblastí aplikace je údržba zařízení a strojů. Zde umělá inteligence umožňuje preventivní údržbu prostřednictvím monitorování stavu, minimalizuje prostoje a prodlužuje životnost zařízení. Plánování práce také významně těží ze systémů umělé inteligence, které vytvářejí optimální plány nasazení pro personál s ohledem na efektivitu a spokojenost zaměstnanců. Další oblastí aplikace je monitorování bezpečnosti, kde systémy podporované umělou inteligencí dokáží detekovat a monitorovat potenciální bezpečnostní rizika. Tyto rozmanité aplikace ukazují, že umělá inteligence nejen zlepšuje jednu funkci, ale transformuje celý skladový systém.

Jaké konkurenční výhody přináší implementace umělé inteligence?

Podle Javiera Carrilla, generálního ředitele společnosti Mecalux, chytré sklady překonávají své konkurenty ve třech klíčových dimenzích: objem, přesnost a adaptabilita. Společnosti investující do umělé inteligence nejen rychleji zpracovávají objednávky a pohyby zásob, ale také vykazují lepší přesnost ve svých operacích. Navíc se stávají odolnějšími vůči volatilitě trhu a flexibilnějšími v přizpůsobování se měnícím se požadavkům. Tato kombinace zvýšené rychlosti, větší přesnosti a vylepšené adaptability umožňuje společnostem rychleji reagovat na změny na trhu a lépe sloužit svým zákazníkům. Carrillo zdůrazňuje, že tyto společnosti nejen dosahují lepších výsledků v krátkodobém horizontu, ale jsou také předvídatelnější a lépe vybaveny k tomu, aby v dlouhodobém horizontu překonávaly ekonomické výkyvy. To je obzvláště důležité v globálním dodavatelském řetězci, který čelí stále složitějším výzvám.

Jaká je návratnost investic do implementace umělé inteligence ve skladech?

Studie uvádí, že metriky návratnosti investic do implementací umělé inteligence ve skladech jsou pozoruhodně pozitivní. Většina dotázaných společností vyčleňuje 11 až 30 procent svého rozpočtu na skladové technologie na iniciativy v oblasti umělé inteligence a strojového učení. Obzvláště povzbudivá je skutečnost, že se tyto investice obvykle zaplatí během dvou až tří let. Tato relativně krátká doba návratnosti ukazuje, že investice rychle vedou k měřitelným výsledkům. Pozitivní návratnost investic lze připsat několika specifickým vylepšením. Jedním z nejdůležitějších je zvýšená přesnost zásob, která minimalizuje chyby ve správě skladu a snižuje nákladné poplatky za chyby. Umělá inteligence dále vede k okamžitému zlepšení výkonu, měřenému zvýšenou propustností a optimalizovanými procesy. Efektivita práce se zvyšuje díky lepšímu plánování a využití zdrojů a snížení chyb přímo přispívá k úsporám nákladů. Tato měřitelná zlepšení tvoří základ pro rychlou návratnost investic.

Jaké faktory motivují firmy k investicím do řešení s využitím umělé inteligence?

Důvody pro investice do umělé inteligence ve skladových operacích jsou rozmanité a odrážejí výzvy moderního řízení dodavatelského řetězce. Primárním faktorem jsou úspory nákladů dosažené efektivnějším provozem. Stejně důležitou roli hrají rostoucí očekávání zákazníků, protože moderní zákazníci očekávají rychlejší dodávky a větší spolehlivost. Nedostatek pracovních sil v mnoha regionech se stal kritickým faktorem, protože společnosti využívají umělou inteligenci ke zpracování větších objemů s menším počtem zaměstnanců. Cíle udržitelnosti jsou rostoucím faktorem, protože umělá inteligence může snížit spotřebu energie a plýtvání. A konečně, konkurenční tlak je neustálou motivací, protože se společnosti obávají, že je předběhnou konkurenti vybavení umělou inteligencí. Tato kombinace ekonomických, provozních a strategických důvodů vysvětluje, proč jsou investice do umělé inteligence ve skladování tak rozšířené.

Jaké výzvy vznikají při rozšiřování řešení umělé inteligence?

Navzdory pokroku a pozitivním výsledkům se firmy stále potýkají s významnými výzvami při škálování implementací umělé inteligence. Podle Dr. Matthiase Winkenbacha, ředitele laboratoře ILS na MIT, nejtěžší část nespočívá ve vývoji nebo počáteční implementaci, ale v závěrečné fázi integrace: bezproblémové integraci lidí, dat a analytiky do stávajících systémů. To je klíčový bod, protože mnoho společností musí pracovat se staršími systémy, které nebyly navrženy pro integraci umělé inteligence. Mezi největší překážky patří nedostatek technických znalostí v mnoha skladových operacích, které tradičně nebyly technologicky zaměřené. Systémová integrace představuje technickou výzvu, protože nové systémy umělé inteligence musí komunikovat se staršími stroji a softwarem. Kvalita dat je často podceňovaným problémem, protože systémy umělé inteligence jsou jen tak dobré, jako data, na kterých jsou trénovány, a mnoho společností se potýká s fragmentovanými nebo neúplnými zdroji dat. Překážkou jsou také náklady na implementaci, zejména pro menší společnosti s omezenými rozpočty na IT. Tyto výzvy odrážejí značné úsilí potřebné k propojení pokročilých nástrojů umělé inteligence se stávajícími staršími systémy.

Jaké faktory pomáhají firmám překonávat výzvy v oblasti umělé inteligence?

Navzdory těmto výzvám studie ukazuje, že firmy mají solidní základ k jejich překonání. Podle dotazovaných firem mají robustní základ v oblasti datového a projektového řízení, což poskytuje dobrý základ pro implementaci umělé inteligence. Firmy identifikovaly několik urychlovačů probíhajícího trendu směrem k zavádění umělé inteligence. Použití vhodných nástrojů je klíčové, protože specializovaná softwarová řešení mohou usnadnit integraci. Jasné plány pomáhají firmám strukturovat zavádění umělé inteligence a sladit zájmy zúčastněných stran. K pokrytí implementačních nákladů a zabránění předčasnému ukončení projektů jsou nezbytné větší rozpočty. Nezbytné je více interních odborných znalostí, protože zaměstnanci se zkušenostmi s umělou inteligencí mohou implementovat rychleji a vyhnout se nástrahám. Firemní kultura je navíc důležitá pro překonávání odporu a podporu inovativního myšlení. Organizace, které tyto faktory kombinují, snáze úspěšně implementují a škálují umělou inteligenci.

Ohrozí implementace umělé inteligence pracovní místa?

Klíčovým bodem, kterým se studie zabývá, je rozšířený strach, že automatizace a umělá inteligence povedou k masivním ztrátám pracovních míst. Zpráva tyto obavy jasně vyvrací a vykresluje jiný obraz. Podle výzkumu umělá inteligence nenahrazuje lidi, ale spíše zvyšuje produktivitu a spokojenost s prací a otevírá nové pracovní příležitosti. Toto je klíčové zjištění, které je v rozporu s populárním narativem o masivních ztrátách pracovních míst v důsledku automatizace. Více než tři čtvrtiny dotázaných společností, tedy přibližně 75 procent, zaznamenaly po zavedení umělé inteligence měřitelný nárůst produktivity zaměstnanců. Ještě důležitější je, že tyto implementace vedly také ke zvýšení spokojenosti s prací, což naznačuje, že zaměstnanci považují svou práci za méně repetitivní a naplňující. Ještě působivější je skutečnost, že více než polovina dotázaných společností, tedy více než 50 procent, uvedla, že po zavedení umělé inteligence zvýšila počet svých zaměstnanců. To naznačuje, že skladové operace poháněné umělou inteligencí rostou rychleji a vyžadují kvalifikovanější pracovníky k obsazení nově vytvořených pozic.

Společnost LTW svým zákazníkům nenabízí jednotlivé komponenty, ale integrovaná kompletní řešení. Poradenství, plánování, mechanické a elektrotechnické komponenty, řídicí a automatizační technika, stejně jako software a servis – vše je propojeno a přesně koordinováno.

Obzvláště výhodná je vlastní výroba klíčových komponentů. To umožňuje optimální kontrolu kvality, dodavatelských řetězců a rozhraní.

LTW je synonymem pro spolehlivost, transparentnost a partnerskou spolupráci. Loajalita a poctivost jsou pevně zakotveny ve filozofii společnosti – podání ruky zde stále něco znamená.

Vhodné pro:

• Řešení LTW

Jak firmy plánují své investice do umělé inteligence do budoucna?

Budoucí plány společností týkající se umělé inteligence jsou ambiciózní a demonstrují silnou důvěru v tuto technologii. Téměř všechny dotázané společnosti plánují v příštích dvou až třech letech dále rozšířit své využívání umělé inteligence. Tento konzistentní přístup zaměřený do budoucnosti ukazuje, že společnosti nepovažují umělou inteligenci za jednorázovou implementaci, ale za průběžný vývoj. Výrazným důkazem této důvěry je, že 87 procent dotázaných společností plánuje v budoucnu zvýšit své rozpočty na umělou inteligenci. To silně naznačuje, že společnosti jsou nejen spokojeny se svými současnými investicemi do umělé inteligence, ale také chápou, že k udržení konkurenceschopnosti jsou nutné další investice. Ještě působivější je skutečnost, že 92 procent společností již implementuje nebo plánuje nové projekty v oblasti umělé inteligence. To dokazuje, že implementace umělé inteligence již není výjimkou, ale pravidlem. Tato čísla poukazují na rychle se vyvíjející ekosystém, ve kterém společnosti neustále hledají nové způsoby, jak využít umělou inteligenci k optimalizaci svého provozu.

Jakou roli hraje generativní umělá inteligence v moderních skladových operacích?

Podle studie bude další vlna inovací v oblasti umělé inteligence (AI) ležet v oblasti technologií rozhodování, zejména generativní AI. Společnosti popisují generativní AI jako nejcennější metodu v moderních logistických centrech a oceňují její rozmanité využití. Jednou z aplikací je automatizovaná dokumentace, kde generativní AI dokáže automaticky vytvářet a aktualizovat dokumenty, čímž snižuje manuální práci. Optimalizace distribuce ve skladu je další aplikací, kde generativní AI dokáže navrhnout inovativní distribuční vzorce, které by tradiční přístupy nezohledňovaly. Z generativní AI těží i návrh procesů, které mohou vyvíjet nové a efektivnější návrhy procesů. Obzvláště technickou aplikací je generování kódu pro automatizační systémy, kde generativní AI dokáže automaticky psát kód pro řízení systémů správy skladů a robotiky. Podle Dr. Matthiase Winkenbacha existuje důležitý rozdíl mezi tradičním strojovým učením a generativní AI.

Jak se liší tradiční strojové učení a generativní umělá inteligence v logistice?

Dr. Matthias Winkenbach z MIT poukazuje na zásadní rozdíl, který je klíčový pro pochopení budoucnosti umělé inteligence ve skladech. Tradiční strojové učení je vysoce efektivní při předpovídání problémů. Tyto modely dokáží analyzovat, které podmínky vedou k poškození strojů, zpoždění dodávek nebo bezpečnostním problémům, a poskytovat firmám včasná varování. To umožňuje preventivní opatření, která šetří náklady a minimalizují prostoje. Generativní umělá inteligence na druhou stranu funguje jinak, aktivně pomáhá při vývoji řešení. Může navrhovat nové způsoby optimalizace procesů nebo inovativního řešení problémů. Zatímco tradiční strojové učení říká: „Bude problém,“ generativní umělá inteligence říká: „Zde je pět způsobů, jak problém vyřešit.“ Tyto doplňkové silné stránky znamenají, že optimálně vybavený skladový provoz by měl využívat obě technologie. Proto dnes firmy považují generativní umělou inteligenci za největší hnací sílu ve skladech. Umožňuje firmám nejen reagovat na problémy, ale také proaktivně identifikovat a implementovat vylepšení.

Jak systémy umělé inteligence mění základní způsob fungování skladových operací?

Umělá inteligence vede k zásadní transformaci fungování skladových operací, která jde nad rámec individuální optimalizace. Inteligentní skladování již není založeno na pevných, neměnných procesech, ale na adaptivních systémech, které se dokáží přizpůsobit novým podmínkám. Skladovací a vychystávací stroj v tradičním skladu se řídí pevnými trasami a postupy, zatímco stroj vybavený umělou inteligencí optimalizuje svou trasu v reálném čase na základě aktuálního stavu skladu. To vede nejen ke zvýšení efektivity, ale také ke snížení opotřebení a delší životnosti zařízení. Monitorování stavu strojů je další oblastí, která prochází zásadní změnou. Namísto pravidelné preventivní údržby založené na pevných intervalech mohou systémy monitorovat skutečný stav strojů a provádět údržbu pouze v případě potřeby. To je obzvláště důležité pro úzká místa ve strojích, jako jsou skladovací a vychystávací stroje, jejichž prostoje mohou vést k značným nákladům. Sběr a analýza dat se stávají důležitějšími než kdy dříve, protože data jsou „olejem“, který udržuje systémy umělé inteligence v chodu. Aby mohly společnosti těžit z výhod umělé inteligence, musí investovat do robustní datové infrastruktury.

Jaké investice nad rámec softwaru jsou nezbytné?

Přestože se velká pozornost soustředí na software pro umělou inteligenci, úspěšná implementace vyžaduje investice do několika dalších oblastí. Datová infrastruktura je zásadní, protože umělá inteligence vyžaduje vysoce kvalitní data. To může vyžadovat investice do senzorů, zařízení internetu věcí a systémů správy dat pro zachycení relevantních dat. IT infrastrukturu je třeba modernizovat, aby podporovala výpočetní výkon vyžadovaný moderními systémy umělé inteligence. Cloudové služby se stanou nezbytnými pro mnoho organizací, protože místní infrastruktura je často nedostatečná. Rozvoj zaměstnanců je klíčový, protože zaměstnanci potřebují školení, aby mohli s novými systémy pracovat a využívat jejich výhod. Systémy řízení musí být přizpůsobeny tak, aby podporovaly integraci lidí a strojů v prostředích založených na umělé inteligenci. A konečně, důležité je řízení organizačních změn, protože umělá inteligence transformuje tradiční role a odpovědnosti. Organizace, které chápou tuto širší investiční perspektivu, mají větší šanci na úspěch.

Jak mohou malé a střední sklady implementovat umělou inteligenci?

Studie se zaměřuje na větší provozy, ale naznačuje, že umělá inteligence se stává dostupnou i pro menší podniky. Klíčem je začít se škálovatelnými řešeními, která nevyžadují masivní počáteční kapitál. Cloudové služby umělé inteligence umožňují menším společnostem využívat možnosti umělé inteligence, aniž by musely vlastnit rozsáhlou IT infrastrukturu. Partnerství s poskytovateli umělé inteligence může menším firmám pomoci těžit z odborných znalostí a zkušeností, aniž by musely vše budovat interně. Cílený přístup, počínaje jedním nebo dvěma případy užití, může vést k úspěchům, které povzbudí další zájemce. S dobou návratnosti dva až tři roky se malé zisky mohou rychle proměnit v návratnost investic, pokud se zvolí postupný přístup. Je také důležité vyhledat rady od poskytovatelů se zkušenostmi s prací ve skladech podobné velikosti, abyste si mohli stanovit realistická očekávání.

Jaké aspekty udržitelnosti jsou spojeny s implementací umělé inteligence?

Udržitelnost se stále více stává klíčovým faktorem pro investice do umělé inteligence ve skladech. Optimalizované trasy prostřednictvím systémů umělé inteligence vedou ke snížení spotřeby energie strojů a nižším nákladům na přepravu zboží mezi skladovacími místy. Inteligentní správa zásob snižuje přeplnění zásob a související náklady na skladování a plýtvání. Vylepšené sledování zásob zabraňuje znehodnocení a plýtvání, což je zvláště důležité u zboží podléhajícího rychlé zkáze. Optimalizované využití prostoru znamená, že sklady vyžadují méně prostoru pro stejný objem, což šetří náklady na energii na vytápění, chlazení a osvětlení. Snížené nároky na pracovní sílu díky automatizaci mohou znamenat, že je třeba přepravovat méně lidí, což také snižuje emise. Tyto aspekty udržitelnosti jsou nejen dobré pro životní prostředí, ale také lákají stále uvědomělejší zákazníky a mohou společnostem pomoci dosáhnout cílů ESG.

Jak vypadá budoucnost skladování?

Na základě zjištění studie se rýsuje budoucnost, v níž umělá inteligence nebude volitelná, ale klíčová pro konkurenceschopné skladové operace. Společnosti, které nebudou investovat do umělé inteligence, budou mít stále větší potíže s udržením kroku s konkurencí poháněnou umělou inteligencí. Příští dva až tři roky budou klíčové, protože se pravděpodobně objeví vítězové a poražení této transformace. Role zaměstnanců se promění, s menším počtem opakujících se úkolů a větším zaměřením na monitorování, optimalizaci a řešení problémů. S mizením tradičních skladových pracovních míst se objeví nové pracovní profily. Společnosti, které investují do rekvalifikace svých pracovníků, budou lépe postaveny na pozici. Globální dodavatelské řetězce se stanou agilnějšími a budou lépe reagovat na narušení, což povede k odolnějším systémům. Společnosti, které budují inteligenci svých dodavatelských řetězců, získají konkurenční výhodu. Integrace různých technologií umělé inteligence, od prediktivní analýzy až po generativní umělou inteligenci, se stane normou. A konečně, ochrana osobních údajů a kybernetická bezpečnost se stanou stále důležitějšími, protože skladové operace se budou více spoléhat na datové toky. Společnosti, které berou tyto bezpečnostní aspekty vážně, budou méně zranitelné vůči kybernetickým hrozbám.

Jak by měly firmy plánovat proces transformace umělé inteligence?

Strukturovaný přístup k transformaci umělé inteligence je nezbytný pro úspěch. Prvním krokem by měla být důkladná analýza současného stavu, abychom pochopili, které procesy je třeba optimalizovat a kde může umělá inteligence přinést největší hodnotu. Definování jasných KPI (klíčových ukazatelů výkonnosti) je důležité pro měření úspěchu. Vytvoření specializovaného týmu pro umělou inteligenci s potřebnými dovednostmi je zásadní, protože implementace umělé inteligence vyžaduje specializované znalosti. Upřednostňování rychlých výsledků může vést k včasným úspěchům, které zajistí podporu a rozpočet pro větší projekty. Spolupráce s externími odborníky a dodavateli může snížit implementační rizika a urychlit proces. Komunikace se zaměstnanci o plánovaných změnách je důležitá pro snížení odporu a zvýšení přijetí. Pravidelná revize a úprava strategie na základě výsledků zajišťuje, že organizace zůstanou agilní a budou moci přizpůsobit své plány. A konečně, měla by být přijata dlouhodobá perspektiva, protože transformace umělé inteligence není jednorázový projekt, ale průběžný vývoj.

Nezbytnost umělé inteligence v moderním řízení skladů

Studie „Stav umělé inteligence ve skladování“ od společností Mecalux a MIT jasně ukazuje, že se nacházíme v klíčovém bodě vývoje skladování. Umělá inteligence již není technologií budoucnosti, ale technologií zaměřenou na budoucnost, která je již nasazena ve většině moderních skladových operací. Výhody jsou jasné a měřitelné: vyšší efektivita, rychlejší návratnost investic a vytváření nových pracovních míst namísto ztráty. Společnosti investující do umělé inteligence se nyní staví do pozice nejen pro krátkodobé konkurenční výhody, ale také pro dlouhodobou konkurenceschopnost. Výzvy jsou reálné, ale překonatelné se správnou strategií, správnými nástroji a správným přístupem. Pro provozovatele skladů již otázkou není, zda umělou inteligenci implementovat, ale jak rychle a komplexně to mohou udělat, aby zůstali konkurenceschopní a zajistili budoucnost svého podnikání.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

 

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

 

 

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru