Een van onze klanten is de grootste fabrikant en distributeur van Oostenrijk van innovatieve analytische instrumenten. Deze instrumenten worden aangeboden aan klanten die de prestaties van hun productieapparatuur willen volgen. Hun een van de producten die worden gebruikt voor huisbrouwers.
Ze kwamen bij ons om een AI-product te maken dat kan voorspellen wanneer het onderhoud moet worden uitgevoerd. Deze aanpak belooft kostenbesparingen over routine of op tijd gebaseerd preventief onderhoud.
Sinds het implementeren van AI-product heeft de klant zijn klanten bijgedragen aan de onderhoudsplanning en werkte ze een reactieve cyclus uit.
Tech Stack gebruikte Python, Autoencoder, One-Class SVM, Pyod, Multivariate Gaussian, Tensorflow, Keras.
De transformatie resulteerde in verminderd onderhoudskosten tot 25% voor hun klanten.
Een van onze klanten in de VS is een geavanceerde aanbevelings- en visualisatieplatform voor mode-e-commerce. Ze wilden het vermogen van hun product verbeteren om de perfecte pasvorm te vinden voor merkklopers.
Dit zal hun merken helpen om de conversie te verhogen en het rendement te verminderen. Het zal de tijdsefficiëntie verhogen en de toegankelijkheid van kleding verbeteren, proberen in de kleedkamer.
Sinds het implementeren van het Computer Vision AI-product heeft de klant zijn merk geholpen om de rendementen en gelukkige klanten te verminderen.
Tech Stack gebruikte Python, Tensorflow, Keras, Pytorch, Fastai, OpenCV, CNN.
De transformatie resulteerde in verminderde omzetrendement van hun merken tot 20%.
Een van onze klanten in India is een e-commerce-retailer. Ze willen weten om klanten met hoge waarde te identificeren die graag een product via hun platform kopen, hun reis optimaliseren, marketingbronnen optimaliseren die de winst zullen verhogen.
Ten eerste werden belangrijke klanten geïdentificeerd. Het in kaart brengen van klantinteractie via verschillende kanalen met het geïdentificeerde merk. Verder wordt de waarde van belang toegewezen aan elk van deze kanalen. Verder wordt krediet voor de conversie toegewezen aan bepaalde kanalen.
Tech Stack Python, Markov Chain
De transformatie resulteerde in een hogere omzet met maximaal 15% en verlaagde het wagen-stopcontacten met 18%.
Een van onze klanten die in India is gebaseerd, is een Power Distribution and Support Services Company. Hun serviceniveau daalde door een ongewenste piek in de vraag naar elektrische technici vereist.
Ze wilden manpower, zoals technicus, lineemen-eis voor de volgende 30 dagen voorspellen. Op deze manier kan hun serviceniveau verbeteren en de controle op kosten houden.
We hebben hen bijgestaan bij het bouwen van een product dat de Mankracht-vereiste kan voorspellen voor de volgende dag met behulp van diepe leertechnieken.
Tech Stack Python, Arima, LSTM, RNN, Fuzzy Time Series, Vector Auto Regressive.
De transformatie resulteerde in verbeterde prognosecuratie tot 90%.
