Az elérhető adatok mennyisége vagy komplexitása sokszor megalapozza az analitikai és gépi tanulásos (ML) modellek igényét a cégeknél. Használatukkal mély betekintést nyújtunk az adatoknak eddig ismeretlennek hitt részébe, predikciókat, előrejelzéseket, optimalizációkat készíthetünk és komplexebb összefüggéseket tárhatunk fel.

Mire tudom használni?

Az adatok birtokában számos lehetőség és haszon vár. Többnyire predikciókat és optimalizációt szoktak kérni az ügyfelek, de olyan problémákra is tud választ adni, amire esetleg nem is gondoltunk. Például:

• Adatok közötti anomália detekció,
• Árajánlások és dinamikus árképzés,
• Logisztikai rendszer automatizálása,
• Termelési hatékonyság optimalizálása,
• Selejtezés és minőségellenőrzés minimalizálása,
• Raktárkészlet optimalizálás,
• Energiagazdálkodás kialakítása,
• Termelési hibák előrejelzése.

Mikor éri meg?

Nagy adatmennyiség esetén, vagy komplex problémák megoldására, már több közepes vállalat is rájött, hogy a legjobb út a mai modern világban az MI. A folyamatos fejlesztési igények és előrejelző elemzések versenyelőnyt és költségcsökkentési opciókat kínálnak használóinak, nem is beszélve azon folyamatokról, melyek túlterheltek, vagy túlkomplikáltak és egy szofisztikus megoldásra lenne szükségük.