Szeretettel meghívjuk az MLBKT Forecasting Tagozatának következő programjára
[divider]
Mottó:
“Az előrejelzés nagyon nehéz, különösen, ami a jövőt illeti” (Niels Bohr)
A fenti idézetek oldottan mutatják be az előrejelzés kettős jellegét: a tudományos alaposságot és a benne rejlő művészeti lehetőségeket. Ugyanakkor a horizonton már egy ideje feltűntek különös fogalmak, mint az Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Internet of Things (IoT) keresve az utat a bonyolult, nagy adatigényű –korábban még úgy mondtuk, hogy bizonytalan kimenetelű helyzetek- pontosabb megoldására, a működési környezetből származó mind több adat befogadására és megértésére, céltudatosabb algoritmusok alkalmazásával. Ebben a rohanó fejlődésben manapság egy új fogalommal, az Adat Gyár (Data Fabric) architektúrával találkozhatunk, melyet az adatkezelés és integráció modernizálásának folyamatában kulcstényezőnek tekintik.
Mindezek mellett nem szabad megfeledkezni az alapokról sem, azaz a szervezet előrejelzési kultúrájának tudatos fejlesztéséről. Egy ilyen fejlesztési program kiindul az előrejelzési gyakorlat jelen állapotából, megfogalmazza az előrejelzési folyamat továbbfejlesztési céljait (a „lenne” állapotot) és fejleszti a célok eléréséhez vezető utat. Az előrejelzési folyamat reformjának tekinthető módszer a szervezeti és folyamat alapokat teremti meg egy magasabb rendű technikai továbblépés számára.
Tervezett program:
Bevezetés: a szervezet előrejelzési kultúrájának fejlesztése
Előadó:
 |
Mondovics János, Bonitat Kft. |
A Bonitat Kft. ügyvezetője, korábban az IFKA Logisztikai Fejlesztési Központ ügyvezető igazgatója, azelőtt a Dreher Zrt. (SABMiller Europe) tervezési vezetője csaknem 14 éven keresztül. A Budapesti Műszaki Egyetemen előbb gépészmérnöki, majd gazdasági mérnöki diplomát szerzett.
Szakmai aktivitásai közül ki kell emelni korábbi csaknem tíz éves elnökségi tagságát a Magyar Logisztikai, Beszerzési és Készletezési Társaságnál. Az MLBKT Logisztikai Magisztere. Meghívott előadó volt a Budapesti Gazdasági Főiskolán, majd Egyetemen (logisztika, ellátási lánc menedzsment), a Corvinus Egyetemen (MBA és logisztika szak) és a Miskolci Egyetemen (logisztika). Mintegy 35 szakmai konferencián volt felkért előadó. Logisztikai témában 38 publikációja jelent meg, 2 könyv társzerzője, és 7 riportban fejtette ki szakmai nézeteit szakfolyóiratokban.
Az utóbbi években az előrejelzési problémákkal összefüggő folyamatokra fókuszál.
Mesterséges intelligencia (MI) az előrejelzésben
A mesterséges intelligencián alapuló módszereket és a gépi tanulást az üzleti és mindennapi élet egyre több területén alkalmazzák. Nem kivétel ez alól a forecasting sem, ahol az utóbbi években a hagyományos módszerek mellett egyre nagyobb teret nyernek. Az előadáson bemutatjuk a mesterséges intelligencia alapú forecasting lehetőségeit és előnyeit, kitérve többek között a többváltozós forecastingra és a valószínűség szerepére. Az előadás végén egy élő bemutató keretében mutatjuk meg, hogyan működik egy mesterséges intelligencia alapú előrejelzési modell.
Előadó
 |
Salló György |
A Qamcom Research & Technology Central Europe vezető megoldástervezője, több mint 30 év informatikai tapasztalattal. A vállalat és ezen belül György élenjáró technológiák, többek között mesterséges intelligencia alapú megoldások alkalmazásával segíti ügyfeleit céljaik elérésében.
Kérdések, eszmecsere (vezeti: Mondovics János)
Időpont: 2021. június 14., 16.00-17.30
Helyszín: ZOOM online felület
(a belépéshez szükséges kódot minden jelentkezőnknek a rendezvény napján, a délelőtti órákban küldjük)
Ha a gomb nem működik, itt is lehet jelentkezni: https://forms.gle/qGsCJyeiECw1Vipc7
Jelentkezési határidő: 2021. június 14. 11.00 óra
Várjuk jelentkezését!
