Дослідження «Стан штучного інтелекту у складському господарстві» розкриває: чому інвестиції у штучний інтелект у складському господарстві окуповуються вже за 2 роки

Ера експериментальних технологій закінчилася: як штучний інтелект переосмислює сучасне складське господарство.

Довгий час штучний інтелект (ШІ) у складському господарстві вважався футуристичним експериментом або ексклюзивним інструментом для кількох технологічних гігантів. Але нове, комплексне дослідження тепер малює зовсім іншу картину: ми переживаємо фундаментальну трансформацію, в якій ШІ став незамінною основою для конкурентоспроможних ланцюгів поставок.

Нещодавнє дослідження «Стан штучного інтелекту у складському господарстві», проведене спеціалістом зі складських технологій Mecalux у співпраці з Лабораторією інтелектуальних логістичних систем (ILS) відомого Массачусетського технологічного інституту (MIT), надає вражаючі дані з цієї теми. Звіт, заснований на досвіді понад 2000 фахівців з 21 країни, показує, що ця технологія давно переросла свій початковий рівень. Дев'ять із десяти складів вже використовують рішення на основі штучного інтелекту – не лише в окремих пілотних проектах, а як невід'ємну частину своєї щоденної діяльності.

Результати дослідження спростовують стійкі міфи та розкривають величезний потенціал інтелектуальної логістики. Всупереч побоюванням, що автоматизація знищить робочі місця, компанії повідомляють про зростання задоволеності співробітників і навіть збільшення штату. Водночас економічні показники є переконливими: із середнім терміном окупності лише два-три роки, інвестиції в штучний інтелект та машинне навчання виявляються надзвичайно ефективними факторами підвищення продуктивності та зниження витрат.

Але розвиток на цьому не зупиняється. Хоча традиційне машинне навчання вже оптимізує такі процеси, як комплектування замовлень та обслуговування, генеративний штучний інтелект готовий принести наступну хвилю інновацій. Він обіцяє не лише прогнозувати проблеми, але й проактивно розробляти рішення.

У цьому звіті висвітлено поточний рівень зрілості ринку, проаналізовано конкретні конкурентні переваги штучного інтелекту та показано, які стратегічні кроки компанії повинні зробити зараз, щоб залишатися стійкими та прибутковими в умовах дедалі складнішої та нестабільнішої світової економіки.

Що показує поточне дослідження «Стан штучного інтелекту у складському господарстві»?

Нове дослідження «Стан штучного інтелекту у складському господарстві» було проведене компанією Mecalux, провідним постачальником складських технологій та логістичного програмного забезпечення, у співпраці з Лабораторією інтелектуальних логістичних систем (ILS) Массачусетського технологічного інституту. Це комплексне дослідження базується на відповідях понад 2000 фахівців з ланцюгів поставок та складського господарства, що працюють у 21 країні. Результати дослідження малюють чітку картину: штучний інтелект та машинне навчання давно вийшли за рамки експериментальних інструментів і стали ключовими рушійними силами продуктивності, точності та розвитку робочої сили у складському господарстві. Дослідження демонструє, що оператори складів у всьому світі більше не перебувають на стадії ізольованих пілотних проектів, а все частіше впроваджують штучний інтелект у свою повсякденну діяльність.

Наскільки зрілим є поточний ринок рішень зі штучним інтелектом для складських операцій?

Ринок рішень на основі штучного інтелекту для складських операцій досяг вражаючого рівня зрілості. Згідно з дослідженням, понад дев'ять із десяти складів використовують певну форму штучного інтелекту або передової автоматизації. Це демонструє не лише високий рівень впровадження, але й довіру галузі до цих технологій. Особливо варто відзначити, що понад половина опитаних компаній повідомляють про роботу зі зростаючою або повною автоматизацією. Цей високий рівень автоматизації особливо помітний серед великих компаній зі складними логістичними мережами та кількома розподіленими локаціями. Перехід від пілотних проектів до повного впровадження також очевидний у тому факті, що склади більше не розглядають штучний інтелект як просто експериментальне рішення, а як усталений компонент своєї щоденної діяльності. Ця зрілість дозволяє компаніям використовувати накопичений досвід та передовий досвід.

Які конкретні застосування штучного інтелекту використовуються в складських операціях?

Практичне застосування штучного інтелекту (ШІ) у складських операціях охоплює кілька ключових операційних функцій. Комплектування замовлень, також відоме як «збирання та пакування», є одним з найпоширеніших застосувань, оскільки системи ШІ можуть оптимізувати маршрути та знизити рівень помилок. Оптимізація запасів є ще однією критичною сферою застосування, де ШІ використовує прогнозні моделі для ефективнішого управління запасами та уникнення перетоварування. Особливо важливою сферою застосування є технічне обслуговування обладнання та машин. Тут ШІ дозволяє проводити профілактичне обслуговування шляхом моніторингу стану, мінімізуючи час простою та подовжуючи термін служби обладнання. Планування роботи також значно виграє від систем ШІ, які створюють оптимальні плани розгортання для персоналу, враховуючи ефективність та задоволеність співробітників. Ще однією сферою застосування є моніторинг безпеки, де системи, що підтримуються ШІ, можуть виявляти та контролювати потенційні ризики для безпеки. Ці різноманітні застосування демонструють, що ШІ не лише покращує окрему функцію, але й трансформує всю складську систему.

Які конкурентні переваги дає впровадження ШІ?

За словами Хав'єра Каррільо, генерального директора Mecalux, розумні склади перевершують своїх конкурентів за трьома ключовими показниками: обсяг, точність та адаптивність. Компанії, що інвестують у штучний інтелект, не тільки швидше обробляють замовлення та переміщення запасів, але й демонструють підвищену точність у своїх операціях. Крім того, вони стають більш стійкими до волатильності ринку та більш гнучкими в адаптації до змінних вимог. Таке поєднання підвищеної швидкості, більшої точності та покращеної адаптивності дозволяє компаніям швидше реагувати на зміни ринку та краще обслуговувати своїх клієнтів. Каррільо наголошує, що ці компанії не лише досягають кращих результатів у короткостроковій перспективі, але й є більш передбачуваними та краще оснащеними для подолання економічних коливань у довгостроковій перспективі. Це особливо важливо в умовах глобального ланцюга поставок, який стикається зі все складнішими викликами.

Яка окупність інвестицій у впровадження штучного інтелекту на складах?

Згідно з дослідженням, показники рентабельності інвестицій для впровадження штучного інтелекту на складах є надзвичайно позитивними. Більшість опитаних компаній виділяють від 11 до 30 відсотків свого бюджету на складські технології на ініціативи у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. Особливо обнадійливим є той факт, що ці інвестиції зазвичай окуповуються протягом двох-трьох років. Цей відносно короткий термін окупності демонструє, що інвестиції швидко призводять до вимірюваних результатів. Позитивну рентабельність інвестицій можна пояснити кількома конкретними покращеннями. Одним з найважливіших є підвищення точності обліку запасів, що мінімізує помилки в управлінні складом та зменшує дорогі комісії за помилки. Крім того, штучний інтелект призводить до негайного покращення продуктивності, що вимірюється збільшенням пропускної здатності та оптимізацією процесів. Ефективність роботи підвищується завдяки кращому плануванню та використанню ресурсів, а зменшення кількості помилок безпосередньо сприяє економії коштів. Ці вимірювані покращення формують основу для швидкої рентабельності інвестицій.

Які фактори спонукають компанії інвестувати в рішення зі штучним інтелектом?

Рушійні сили для інвестицій у штучний інтелект у складські операції різноманітні та відображають виклики сучасного управління ланцюгами поставок. Основним фактором є економія коштів, досягнута завдяки ефективнішій роботі. Зростання очікувань клієнтів відіграє не менш важливу роль, оскільки сучасні клієнти очікують швидших доставок та більшої надійності. Дефіцит робочої сили в багатьох регіонах став критичним фактором, оскільки компанії використовують штучний інтелект для обробки більших обсягів з меншою кількістю персоналу. Цілі сталого розвитку є зростаючим фактором, оскільки штучний інтелект може зменшити споживання енергії та втрати. Нарешті, конкурентний тиск є постійним мотиватором, оскільки компанії бояться бути обігнаними конкурентами, оснащеними штучним інтелектом. Це поєднання економічних, операційних та стратегічних причин пояснює, чому інвестиції у штучний інтелект у складські операції настільки поширені.

Які виклики виникають під час розширення рішень штучного інтелекту?

Незважаючи на прогрес і позитивні результати, компанії все ще стикаються зі значними труднощами у масштабуванні впровадження ШІ. За словами доктора Маттіаса Вінкенбаха, директора лабораторії ILS у Массачусетському технологічному інституті, найскладніше полягає не в розробці чи початковому впровадженні, а в заключному етапі інтеграції: безперешкодній інтеграції людей, даних та аналітики в існуючі системи. Це вирішальний момент, оскільки багатьом компаніям доводиться працювати зі застарілими системами, які не були розроблені для інтеграції ШІ. Серед найбільших перешкод є брак технічної експертизи в багатьох складських операціях, які традиційно не були технологічно орієнтовані. Системна інтеграція створює технічну проблему, оскільки нові системи ШІ повинні взаємодіяти зі старими машинами та програмним забезпеченням. Якість даних часто недооцінюється, оскільки системи ШІ настільки хороші, наскільки хороші дані, на яких вони навчаються, і багато компаній стикаються з фрагментованими або неповними джерелами даних. Витрати на впровадження також є перешкодою, особливо для невеликих компаній з обмеженими ІТ-бюджетами. Ці труднощі відображають значні зусилля, необхідні для підключення передових інструментів ШІ до існуючих застарілих систем.

Які фактори допомагають компаніям подолати проблеми ШІ?

Незважаючи на труднощі, дослідження показує, що компанії мають міцну основу для їх подолання. За словами опитаних компаній, вони мають надійну базу в управлінні даними та проектами, що забезпечує гарну основу для впровадження ШІ. Компанії визначили кілька факторів, що прискорюють постійну тенденцію до впровадження ШІ. Використання відповідних інструментів має вирішальне значення, оскільки спеціалізовані програмні рішення можуть сприяти інтеграції. Чіткі дорожні карти допомагають компаніям структурувати впровадження ШІ та узгоджувати дії зацікавлених сторін. Для покриття витрат на впровадження та уникнення передчасного завершення проектів необхідні більші бюджети. Більша внутрішня експертиза є важливою, оскільки співробітники з досвідом роботи зі ШІ можуть впроваджувати швидше та уникати підводних каменів. Крім того, корпоративна культура важлива для подолання опору та сприяння інноваційному мисленню. Організаціям, які поєднують ці фактори, легше успішно впроваджувати та масштабувати ШІ.

Чи поставить впровадження штучного інтелекту під загрозу робочі місця?

Ключовим моментом, який розглядається в дослідженні, є поширене побоювання, що автоматизація та штучний інтелект призведуть до масових втрат робочих місць. Звіт чітко спростовує ці побоювання та малює іншу картину. Згідно з дослідженням, штучний інтелект не замінює людей, а навпаки, підвищує продуктивність праці та задоволення від роботи, а також відкриває нові можливості працевлаштування. Це вирішальний висновок, який суперечить популярній думці про масові втрати робочих місць через автоматизацію. Понад три чверті опитаних компаній, або близько 75 відсотків, побачили помітне зростання продуктивності праці працівників після впровадження штучного інтелекту. Ще важливіше те, що ці впровадження також призвели до підвищення задоволення від роботи, що свідчить про те, що працівники вважають свою роботу менш повторюваною та більш корисною. Ще більш вражаючим є той факт, що понад половина опитаних компаній, або понад 50 відсотків, повідомили про збільшення чисельності своєї робочої сили після впровадження штучного інтелекту. Це свідчить про те, що складські операції на базі штучного інтелекту розвиваються швидше та потребують більш кваліфікованих працівників для заповнення новостворених посад.

LTW Intralogistics – Інженери потоку - Зображення: LTW Intralogistics GmbH

LTW пропонує своїм клієнтам не окремі компоненти, а комплексні рішення. Консалтинг, планування, механічні та електротехнічні компоненти, технології керування та автоматизації, а також програмне забезпечення та сервіс – все об'єднано в мережу та точно скоординовано.

Власне виробництво ключових компонентів є особливо вигідним. Це дозволяє оптимально контролювати якість, ланцюги поставок та інтерфейси.

LTW символізує надійність, прозорість та партнерську співпрацю. Лояльність та чесність міцно закріплені у філософії компанії – рукостискання тут все ще має значення.

Підходить для цього:

• Рішення LTW

Як компанії планують свої інвестиції у штучний інтелект на майбутнє?

Плани компаній на майбутнє щодо штучного інтелекту є амбітними та демонструють високу впевненість у цій технології. Майже всі опитані компанії планують розширити використання штучного інтелекту протягом наступних двох-трьох років. Такий послідовний перспективний підхід показує, що компанії розглядають штучний інтелект не як одноразове впровадження, а як постійний розвиток. Яскравим свідченням цієї впевненості є те, що 87 відсотків опитаних компаній планують збільшити свої бюджети на штучний інтелект у майбутньому. Це переконливо свідчить про те, що компанії не лише задоволені своїми поточними інвестиціями в штучний інтелект, але й розуміють, що для збереження конкурентоспроможності необхідні подальші інвестиції. Ще більш вражаючим є той факт, що 92 відсотки компаній вже впроваджують або планують нові проекти зі штучним інтелектом. Це демонструє, що впровадження штучного інтелекту вже не є винятком, а правилом. Ці цифри вказують на екосистему, що швидко розвивається, в якій компанії постійно шукають нові способи використання штучного інтелекту для оптимізації своєї діяльності.

Яку роль відіграє генеративний штучний інтелект у сучасних складських операціях?

Згідно з дослідженням, наступна хвиля інновацій у сфері штучного інтелекту (ШІ) буде в галузі технологій прийняття рішень, зокрема генеративного ШІ. Компанії описують генеративний ШІ як найцінніший метод у сучасних логістичних центрах та цінують його різноманітне застосування. Одним із застосувань є автоматизована документація, де генеративний ШІ може автоматично створювати та оновлювати документи, зменшуючи ручну роботу. Оптимізація розподілу на складі – це ще одне застосування, де генеративний ШІ може пропонувати інноваційні моделі розподілу, які традиційні підходи не враховували б. Проектування процесів також виграє від генеративного ШІ, який може розробляти нові та ефективніші схеми процесів. Особливо технічним застосуванням є генерація коду для систем автоматизації, де генеративний ШІ може автоматично писати код для керування системами управління складом та робототехнікою. За словами доктора Маттіаса Вінкенбаха, існує важлива відмінність між традиційним машинним навчанням та генеративним ШІ.

Чим відрізняються традиційне машинне навчання та генеративний штучний інтелект у логістиці?

Доктор Маттіас Вінкенбах з Массачусетського технологічного інституту вказує на фундаментальну відмінність, яка є вирішальною для розуміння майбутнього штучного інтелекту на складах. Традиційне машинне навчання є дуже ефективним у прогнозуванні проблем. Ці моделі можуть аналізувати, які умови призводять до пошкодження машин, затримок доставки або проблем безпеки, і надавати компаніям ранні попередження. Це дозволяє вживати превентивних заходів, які заощаджують витрати та мінімізують час простою. Генеративний ШІ, з іншого боку, працює по-іншому, активно допомагаючи у розробці рішень. Він може пропонувати нові способи оптимізації процесів або вирішення проблем інноваційними способами. У той час як традиційне машинне навчання каже: «Виникне проблема», генеративний ШІ каже: «Ось п'ять способів, як ми можемо вирішити цю проблему». Ці взаємодоповнюючі сильні сторони означають, що оптимально обладнаний склад повинен використовувати обидві технології. Саме тому компанії сьогодні розглядають генеративний ШІ як найбільший рушійний фактор цінності на складах. Він дозволяє компаніям не лише реагувати на проблеми, але й проактивно виявляти та впроваджувати покращення.

Як системи штучного інтелекту змінюють фундаментальні принципи роботи складських операцій?

Штучний інтелект (ШІ) призводить до фундаментальної трансформації функціонування складських операцій, виходячи за рамки індивідуальної оптимізації. Інтелектуальне складування більше не базується на фіксованих, незмінних процесах, а на адаптивних системах, які можуть адаптуватися до нових умов. Машина для зберігання та вилучення на традиційному складі дотримується фіксованих маршрутів та процедур, тоді як машина, оснащена ШІ, оптимізує свій маршрут у режимі реального часу на основі поточного стану складу. Це призводить не лише до підвищення ефективності, але й до зменшення зносу та збільшення терміну служби обладнання. Моніторинг стану машин – це ще одна сфера, яка зазнає фундаментальних змін. Замість регулярного профілактичного обслуговування з фіксованими інтервалами, системи можуть контролювати фактичний стан машин та виконувати технічне обслуговування лише за необхідності. Це особливо важливо для вузьких місць, таких як машини для зберігання та вилучення, простої яких можуть призвести до значних витрат. Збір та аналіз даних стають більш важливими, ніж будь-коли, оскільки дані – це «масло», яке забезпечує роботу систем ШІ. Компанії повинні інвестувати в надійну інфраструктуру даних, щоб отримати вигоду від ШІ.

Які інвестиції, окрім програмного забезпечення, необхідні?

Хоча значна увага зосереджена на програмному забезпеченні для штучного інтелекту, успішне впровадження вимагає інвестицій у кілька інших сфер. Інфраструктура даних є фундаментальною, оскільки ШІ вимагає високоякісних даних. Це може вимагати інвестицій у датчики, пристрої Інтернету речей та системи управління даними для збору відповідних даних. ІТ-інфраструктуру необхідно модернізувати для підтримки обчислювальної потужності, необхідної сучасним системам ШІ. Хмарні сервіси стануть важливими для багатьох організацій, оскільки локальної інфраструктури часто недостатньо. Розвиток співробітників має вирішальне значення, оскільки персонал потребує навчання для роботи з новими системами та отримання від них користі. Системи управління повинні бути адаптовані для підтримки інтеграції людей і машин у середовищах на базі ШІ. Нарешті, управління організаційними змінами є важливим, оскільки ШІ трансформує традиційні ролі та обов'язки. Організації, які розуміють цю ширшу інвестиційну перспективу, мають більше шансів на успіх.

Як малі та середні склади можуть впровадити штучний інтелект?

Дослідження зосереджене на великих операціях, але припускає, що штучний інтелект стає доступним і для малого бізнесу. Головне — почати з масштабованих рішень, які не потребують величезного початкового капіталу. Хмарні сервіси штучного інтелекту дозволяють малим компаніям використовувати можливості штучного інтелекту, не володіючи великою ІТ-інфраструктурою. Партнерство з постачальниками послуг зі штучного інтелекту може допомогти малому бізнесу скористатися знаннями та досвідом, не створюючи все самостійно. Цілеспрямований підхід, починаючи з одного або двох варіантів використання, може призвести до успіхів, які заохотять подальше впровадження. З періодом окупності від двох до трьох років невеликі прибутки можуть швидко перетворитися на рентабельність інвестицій, якщо застосовувати поетапний підхід. Також важливо звернутися за порадою до постачальників, які мають досвід роботи зі складами аналогічного розміру, щоб встановити реалістичні очікування.

Які аспекти сталого розвитку пов'язані з впровадженням штучного інтелекту?

Сталий розвиток дедалі більше стає ключовим фактором інвестицій у штучний інтелект на складах. Оптимізовані маршрути за допомогою систем штучного інтелекту призводять до зниження споживання енергії машинами та зниження транспортних витрат на товари між місцями зберігання. Інтелектуальне управління запасами зменшує перевитрати та пов'язані з ними витрати на зберігання та відходи. Покращене відстеження запасів запобігає псування та відходам, що особливо важливо для швидкопсувних товарів. Оптимізоване використання простору означає, що склади потребують менше місця для того ж об'єму, що економить витрати на енергію для опалення, охолодження та освітлення. Зниження потреб у робочій силі завдяки автоматизації може означати, що потрібно перевозити менше людей, що також зменшує викиди. Ці аспекти сталого розвитку не тільки корисні для навколишнього середовища, але й приваблюють дедалі свідоміших клієнтів і можуть допомогти компаніям досягти цілей ESG.

Як виглядає майбутнє складського зберігання?

Згідно з результатами дослідження, намічається майбутнє, в якому ШІ не буде необов'язковим, а відіграватиме центральну роль у конкурентних складських операціях. Компанії, які не інвестують у ШІ, матимуть дедалі більше труднощів, щоб встигати за конкурентами, що використовують ШІ. Наступні два-три роки будуть вирішальними, оскільки, ймовірно, з'являться переможці та переможені цієї трансформації. Роль працівників зміниться: буде менше повторюваних завдань, а більша увага буде приділятися моніторингу, оптимізації та вирішенню проблем. Зі зникненням традиційних складських професій з'являться нові профілі посад. Компанії, які інвестують у перепідготовку своєї робочої сили, будуть у кращому становищі. Глобальні ланцюги поставок стануть більш гнучкими та реагуватимуть на збої, що призведе до створення більш стійких систем. Компанії, які нарощують аналітику своїх ланцюгів поставок, отримають конкурентну перевагу. Інтеграція різних технологій ШІ, від прогнозної аналітики до генеративного ШІ, стане нормою. Нарешті, конфіденційність даних та кібербезпека ставатимуть дедалі важливішими, оскільки складські операції будуть більше залежати від потоків даних. Компанії, які серйозно ставляться до цих аспектів безпеки, будуть менш вразливими до кіберзагроз.

Як компаніям слід планувати процес трансформації ШІ?

Структурований підхід до трансформації ШІ є важливим для успіху. Першим кроком має бути ретельний аналіз поточного стану справ, щоб зрозуміти, які процеси потребують оптимізації та де ШІ може принести найбільшу цінність. Визначення чітких KPI (ключових показників ефективності) важливе для вимірювання успіху. Створення спеціалізованої команди зі ШІ з необхідними навичками має вирішальне значення, оскільки впровадження ШІ вимагає спеціалізованих знань. Пріоритетність швидких перемог може призвести до ранніх успіхів, які забезпечать підтримку та бюджет для більших проектів. Співпраця із зовнішніми експертами та постачальниками може зменшити ризики впровадження та пришвидшити процес. Спілкування зі співробітниками щодо запланованих змін важливе для зменшення опору та підвищення рівня сприйняття. Регулярний перегляд та коригування стратегії на основі результатів гарантує, що організації залишатимуться гнучкими та зможуть адаптувати свої плани. Нарешті, слід прийняти довгострокову перспективу, оскільки трансформація ШІ — це не одноразовий проект, а постійний розвиток.

Важливість штучного інтелекту в сучасному управлінні складами

Дослідження «Стан штучного інтелекту у складському господарстві», проведене Mecalux та MIT, чітко показує, що ми знаходимося на переломному етапі еволюції складського господарства. Штучний інтелект — це вже не технологія майбутнього, а перспективна технологія, яка вже використовується в більшості сучасних складських операцій. Переваги очевидні та вимірювані: підвищення ефективності, швидша окупність інвестицій та створення нових робочих місць замість їх втрати. Компанії, які інвестують у ШІ зараз, позиціонують себе не лише для отримання короткострокових конкурентних переваг, але й для довгострокової конкурентоспроможності. Виклики реальні, але їх можна подолати за допомогою правильної стратегії, правильних інструментів та правильного мислення. Для операторів складів питання вже не в тому, чи впроваджувати ШІ, а в тому, наскільки швидко та комплексно вони можуть це зробити, щоб залишатися конкурентоспроможними та забезпечити майбутнє свого бізнесу.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації