Kaipaatpa sitten opastusta tekoälyn valjastamiseen yrityksenne tavoitteiden saavuttamiseksi tai tukea toteuttamista vaille valmiiseen ideaan, me olemme valmiit auttamaan.
Suunnittelemme data-arkkitehtuurin, algoritmit sekä projektien strategisen työn itse, mikä mahdollistaa nopeat ja kustannustehokkaat projektien läpiviennit asiakkaillemme.
Tiimimme koostuu alan terävimmistä ohjelmistokehittäjistä, matemaatikoista ja algoritmisuunnittelijoista. Monilla työntekijöillämme on yli 15 vuoden kokemus haastavista asiakasprojekteista sekä tekoälyn hyödyntämisestä ja kehittämisestä.
Käsittelemme dataasi tietoturvallisesti ja käytössämme on Azuren pilviympäristö. Palvelimemme sijaitsevat EU-alueella ja Norjassa. Omistamme algoritmiemme IPR:t ja kehitys on täysin omissa käsissämme. Näin voimme helposti räätälöidä optimointimme vastaamaan asiakkaidemme yksilöllisisiin tarpeisiin.
Reittioptimointi on prosessi, jossa etsitään paras reitti pakettien kuljetukseen logistiikkakeskukselta lopullisille vastaanottajille mahdollisimman nopeasti ja kustannustehokkaasti. Tämä ei välttämättä tarkoita lyhimmän, vaan tehokkaimman reitin löytämistä.
Pakkausmoottorimme laskee ja optimoi tilausmäärät todellisen kysyntätilanteen perusteella (asiakastilaukset, viimeisin myyntiennuste). Tämä ennuste ei perustu staattisiin turvavarastoihin, vaan tarkastaa kattavuuden ja ottaa huomioon todellisen kysyntätilanteen.
Pakkauksen optimointi tekee pakkausprosessista toimitusketjulle tehokkaamman ja taloudellisemman. Tuotteiden jälleenmyyjät käyttävät pakkausoptimointia saavuttaakseen kustannussäästöjä koko toimitusketjussa valitsemalla sopivan määrä oikeanlaista ja -kokoista pakkausmateriaalia.
Työvoimasuunnittelulla pyritään minimoimaan työpaikalla olevien työntekijöiden määrä. Esimerkiksi ravintola voi säästää merkittävästi rahaa, jos se pystyy arvioimaan tämän määrän etukäteen. Tekoälyalgoritmi voi ennustaa työntekijöiden tarpeen esimerkiksi kellonajan, viikonpäivän ja vuodenajan avulla.
Materiaalioptimoinnin tavoitteena on minimoida hukkaan menevä materiaali tuotannossa. Tämä voidaan saavuttaa raaka-aineiden käytön optimoinnilla.
Koostumuksen optimointi selvittää parhaan mahdollisen koostumuksen materiaalille, jotta sille saataisiin halutunlaiset ominaisuudet. Ominaisuuksia voivat olla esimerkiksi lujuus, joustavuus tai hinta. Koneoppimista voidaan käyttää näiden prosessien automatisoimiseen.
Aikasarja-analyysi viittaa kokoelmaan erikoistuneita regressiomenetelmiä, jotka kuvaavat tietyn datan trendejä. Se sisältää monimutkaisen prosessin, joka ottaa huomioon aikaisemmat havainnot ja virheet ennustaakseen tulevaisuuden arvoja.
Kuvankäsittelytekniikat ja digitaaliset kuvankaappauslaitteet tarjoavat mahdollisuuden nopeaan tuotantoympäristön laatuongelmien havaitsemiseen ja diagnosointiin verrattuna perinteisiin mittaustekniikoihin. Kuvankäsittelyä käytetään havaitsemaan laatuvirheitä realiajassa, mikä mahdollistaa valmistusprosessien ohjaamisen
Puheentunnistus on yhdistelmä tietojenkäsittelytiedettä ja laskennallista lingvistiikkaa, joka kehittää menetelmiä ja teknologioita. Nämä mahdollistavat puhutun kielen tunnistamisen ja kääntämisen tekstiksi, jota tietokone voi käyttää.