5.7 Æfingar og verkefni

1.Kortleggja notkun AI í eldhúsi: Lát þátttakendur kanna frá innkaupum til matreiðslu, hvernig AI-kerfi gætu hjálpað hverju skrefi.

Hvaða punkta þyrfti nákvæmlega í hvert skref til að AI-kerfi virki áreiðanlega?

Hversu mikill kostnaður og tímasparnaður felst í hverri lausn?

Hvaða áskoranir gætu komið upp við innleiðingu, t.d. varðandi þjálfun gagna eða samþættingu kerfa?

2. Samanburður á tveimur birgðastýringarkerfum: Bjóða þáttakanda að bera saman kerfi með og án AI og greina kosti og galla.

Leiðsögn:

Veldu tvö kerfi: Eitt sem notar aðeins hefðbundna skráningu (handvirka talningu eða einfalt tölvublað) og annað sem notar AI-forspárlíkan og IoT-skynjara. Búðu til töflu sem ber saman: innleiðingarkostnað, nákvæmni í birgðatali, tíma­notkun starfsmanna, sóunarminnkun og bindandi lausafé.

Íhugunarspurningar:

Er fjárfestingin í AI+IoT réttlætanleg út frá minni sóun og betri framlegð?

Hversu fljótt kemst kerfið í “payback” (endurborgunar­tíma)?

Hvaða áhættuþættir (tæknileg eða mannleg) þarf að hafa í huga?

3.Reikna hráefniskostnað fyrir þrjá rétti : Þáttakandi útbýr töflu, reiknar kostnað og velur besta viðmiðunarverð.

Leiðsögn:

Skilgreindu þrjá mismunandi rétti og listaðu allar hráefni sem fara í hvern rétt. Búðu til töflu þar sem magn (t.d. g eða ml), einingarverð og heildarkostnaður er reiknaður fyrir hvern rétt. Síðan berðu saman og velur „besta“ viðmiðunarverð – þann rétt sem hefur hagstæðasta kostnaðarhlutfall (hráefni á móti verðlagi).

Íhugunarspurningar:

Hvaða breytur gætu haft áhrif á kostnað, t.d. sveiflur í hráefnismörkuðum?

Hvernig getur AI hjálpað að uppfæra einingarverð í rauntíma?

Er framlegð eina mælikvarðinn eða ætti að taka tillit til aðdráttar­krafts réttarins?

4.Hönnun á einföldu reiknilíkani í Excel: Þáttakandi setur upp líkan sem mælir meðalframlegð byggt á sölu- og kostnaðargögnum.

Leiðsögn:

Búðu til töflu í Excel með dálkum: dagsetning, sala fyrir hvern rétt, hráefnakostnaður fyrir hvern rétt, heildarsala og heildarkostnaður daglega. Bættu við dálki sem reiknar framlegð (sala–kostnaður) og meðaltal yfir tiltekið tímabil. Gakktu úr skugga um að allar formúlur noti tilvísanir svo líkanið uppfærist sjálfkrafa.

Íhugunarspurningar:

Hvernig mætti bæta líkanið með einfaldri forspárlínu (t.d. með BUÐ-formúlunni eða einföldu linear regression)?

Hvaða skref yrðu viðkvæmust fyrir villum (t.d. þegar sölutölur eru mjög lágar eða kostnaður hærri en áætlað)?

Hvernig mætti tengja þetta líkan við AI-spárlíkön til að gera spár um framlegð næstu daga?