Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe

Wykorzystujemy uczenie maszynowe w aplikacjach, które pomagają firmom automatyzować procesy, prognozować popyt, ulepszać produkty i redukować błędy maszyn.

Opis rozwiązania

Uczenie maszynowe zastosowane w procesach zakupowych i łańcucha dostaw może zredukować błędy w prognozowaniu o 50%. Podobny poziom redukcji zapasów osiągniemy, planując zaopatrzenie w oparciu o sugestie modeli uczenia maszynowego. Dodajmy do tego przewidywanie awarii maszyn lub decyzji zakupowych klientów, a i tak będzie to ułamek możliwości, jakie stwarza przedsiębiorstwom uczenie maszynowe. Bo możliwości tej technologii są ogromne. Co to jest uczenie maszynowe i dlaczego światowe potęgi IT nazywają je przyszłością?

Nowoczesne komputery uczą się na podstawie istniejących danych, aby przewidywać sytuacje, które się wydarzą, potencjalne zachowania, efekty działań i trendy. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego – jednego z osiągnięć technologów sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI). Uczenie maszynowe pozwala komputerom działać bez ingerencji człowieka – bez konieczności bezpośredniego programowania. Tym samym zwiększa – a nie zastępuje – ludzkie możliwości.

Programowanie maszynowe

Z pomocą programowania maszynowego można tworzyć modele decyzyjne oparte na uczeniu maszynowym do automatyzacji procesów biznesowych. ANEGIS tworzy aplikacje AI, które wykrywają informacje, przetwarzają je i działają na ich podstawie, aby automatyzować procesy biznesowe oraz zwiększać ich szybkość i wydajność. Wykorzystując usługi i infrastrukturę sztucznej inteligencji od Microsoft, tj. Azure Machine Learning, Cognitive Services i Bot Framework, ANEGIS opracowuje inteligentne rozwiązania dla złożonych scenariuszy biznesowych o wysokiej wartości.

Zastosowanie uczenia maszynowego

  • Usługi Azure Machine Learning można wykorzystywać do analizy danych pochodzących z Dynamics 365 for Sales. Taka analiza pomoże automatycznie przewidzieć, które produkty polecać klientom, bazując na ich trendach zakupowych. Moc API usług kognitywnych Microsoft - Cognitive Services – takich jak Text Analytics API, przyda się w wykrywaniu emocji, fraz kluczowych, tematów i języka w tekstach pozyskanych z danych Dynamics 365.
  • Połączone usługi Azure Bot Service i Cognitive Services Language Understanding umożliwiają tworzenie potężnych botów wydajności. Dzięki integracji zewnętrznych systemów, takich jak kalendarz Office 365 i aplikacja z danymi klientów przechowywanymi w systemie ERP, rutynowe czynności można wykonywać szybciej i dokładniej.
  • Uczenie maszynowe sprawdza się w optymalizacji asortymentu produktów detalicznych i planowaniu przestrzennym na poziomie lokalnym. Sztuczną inteligencję można stosować w modelach predykcyjnych, które opisują powierzchnie użytkowe, zastępowalność produktów, demografię klientów i nawyki zakupowe.

Systemy uczące się i konserwacja predykcyjna

Techniki konserwacji predykcyjnej są wykorzystywane do przewidywania momentu, w którym użytkowana maszyna ulegnie awarii po to, aby można było z wyprzedzeniem zaplanować konserwację urządzenia. Aby tworzyć modele predykcyjne, dane operacyjne z czujników IoT mogą być łączone z innymi źródłami danych, takimi jak warunki środowiska.

Strategia predykcyjna wykorzystuje uczenie maszynowe w nadzorowanym procesie uczenia się. Ten proces wymaga danych – pełnej historii życia serii urządzeń – do wyszkolenia modelu sztucznej inteligencji. Im bardziej kompletne są dane dotyczące okresu użytkowania, tym dokładniejszy jest model. Aby nauczyć się przewidywać awarie, dane muszą zawierać przypadki tych awarii. Strategia konserwacji predykcyjnej jest ukierunkowana na wymianę sprzętu i części na zasadzie just-in-time, żeby unikać nieplanowanych awarii i maksymalizować żywotność maszyn.

Analizy w czasie rzeczywistym mogą być konfigurowane bez konieczności zarządzania złożoną infrastrukturą i oprogramowaniem, co ułatwia konfigurację wskaźników takich jak wydajność maszyny, warunki pracy, zachowania i możliwość awarii.

Referencje

"Bazując na naszej współpracy potwierdzamy doświadczenie, profesjonalizm i rzetelność pracowników ANEGIS. Polecamy tego dostawcę jako niezawodnego partnera biznesowego."
Ewa Franczak
Group Information Systems Manager, Nicols
"Firma ANEGIS zapewniła znakomite wsparcie instalacji modułu finansowego Dynamics AX w naszej jednostce dominującej. Jej konsultanci to najwyższej jakości, wysoce skuteczni specjaliści."
Marie Capes
Dyrektor Finansów i Administracji, WPP London
"Zaangażowanie ANEGIS i rzetelne podejście były kluczowym czynnikiem przy podejmowaniu przez nas decyzji o współpracy z ANEGIS. Firma nadal skutecznie i terminowo realizuje swoje cele."
Neil Hammond
Dyrektor IT, BUUK Infrastructure
"Nasze uruchomienie zakończyło się sukcesem! Dziękuję Wam wszystkim. Pozwolę sobie powtórzyć, że jestem bardzo wdzięczny!"
Dr. Rick Dannert
Project Manager, NEW YORKER
🡱