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.
Kompilacja ANEGIS Aplikacje AIktóre inteligentnie wyczuwają, przetwarzają i działają na informacje, aby zautomatyzować procesy biznesowe oraz zwiększyć szybkość i wydajność. Wykorzystanie Microsoft i infrastruktura, w tym , Usługi poznawczei Bot Framework, ANEGIS opracowuje inteligentne rozwiązania dla wysokowartościowych, złożonych scenariuszy korporacyjnych.
Przypadki użycia uczenia maszynowego
- Korzystanie z platformy uczenia maszynowego firmy Microsoft do analizy Dynamics 365 for Salesdane umożliwiające automatyczne przewidywanie, które produkty polecić na podstawie trendów zakupowych klientów. Wykorzystaj potencjał Microsoftu Usługi poznawczeInterfejsy API, takie jak interfejsy API analizy tekstu do wykrywania nastrojów, fraz kluczowych, tematów i języka z tekstu znalezionego w .
- Połącz usługę Azure Bot Service z funkcją Cognitive Services Language Understanding, aby tworzyć potężne boty zwiększające produktywność przedsiębiorstwa. Usprawnij rutynowe czynności robocze poprzez integrację systemów zewnętrznych, takich jak kalendarz usługi Office 365 i dane klientów przechowywane w Dynamics 365.
- Optymalizuj asortyment produktów detalicznych i decyzje dotyczące planowania przestrzeni na poziomie lokalnym. Opracuj złożone modele predykcyjne, w tym powierzchnię podłogi, zastępowalność produktów, dane demograficzne klientów i nawyki zakupowe.
Konserwacja predykcyjna z Internet rzeczy
Konserwacja predykcyjna techniki służą do przewidywania, kiedy maszyna użytkowa ulegnie awarii, dzięki czemu konserwację można zaplanować z wyprzedzeniem. Dane operacyjne z czujników IoT można łączyć z innymi źródłami danych, takimi jak warunki środowiskowe, w celu zbudowania modeli predykcyjnych.
Strategia predykcyjna wykorzystuje uczenie maszynowe w nadzorowanym procesie uczenia się. Ten proces uczenia się wymaga danych - pełnej historii życia szeregu urządzeń - do szkolenia modelu sztucznej inteligencji. Im pełniejsze dane dotyczące żywotności, tym dokładniejszy model. Aby nauczyć się przewidywać awarie, dane muszą zawierać wystąpienia tych błędów. Strategia konserwacji predykcyjnej ma na celu wymianę sprzętu i części na czas, unikając nieplanowanych awarii i maksymalizując żywotność.
Analizę w czasie rzeczywistym można skonfigurować bez konieczności zarządzania złożoną infrastrukturą i oprogramowaniem, co ułatwia konfigurowanie pulpitów nawigacyjnych z aktualnymi metrykami, takimi jak wydajność maszyny, warunki pracy, zachowania i potencjał awarii.
