À La Carte AI
Ser preciso con tus activos puede ahorrar millones de dólares al año. À La Carte AI puede ayudarte, a partir de tus datos.
Preprocesamiento
Preparación de sus conjuntos de datos de entrenamiento y prueba
Transformando los datos
Construyendo la red de IA
Entrene un modelo de ML en sus datos. Evalúe la precisión del modelo. Ajustar hiperparámetros
Solicitar predicciones
Envíe solicitudes de predicción a su modelo. Predicción en línea
Supervise las predicciones continuamente
Configuración sencilla y rápida mediante Wizards
Cree casos de negocio, asocie áreas, defina resultados, conéctelos con la fuente de datos necesaria y obtenga las mejores predicciones de rendimiento.
Áreas Caso de negocio
Logística y Comercio
Fácil y rápida integración con los datos de la organización
Integre fuentes de datos estáticas y dinámicas a su caso de negocio, todo de una manera muy fácil y rápida.
Fuente de datos DB de cortocircuito conectada
Predicción (CN08) Consumo de energía
Predicción (CN10) Quiebre de Stock
Predicción (CN22) Falla de ventilación
Predicción (CN23) Falla de motor
Mantenimiento predictivo
Se puede usar para monitorear equipos o sistemas en busca de signos de desgaste y predecir cuándo es probable que fallen. Esto permite programar el mantenimiento antes de que ocurra una falla, lo que reduce el tiempo de inactividad y minimiza el riesgo de reparaciones costosas.
Detección y diagnóstico de fallas
Los algoritmos de IA se pueden entrenar para detectar patrones en los datos que indican la presencia de fallas o errores en un sistema. Al identificar la causa raíz de un problema, los ingenieros pueden desarrollar soluciones más efectivas para abordar el problema.
Evaluación y mitigación de riesgos
La IA se puede utilizar para analizar grandes volúmenes de datos para identificar posibles riesgos y vulnerabilidades en un sistema. Esto permite tomar medidas proactivas para reducir la probabilidad de fallas o errores.
Pruebas y validación automatizadas
La IA se puede utilizar para automatizar las pruebas y la validación de los sistemas de software y hardware. Esto reduce el riesgo de error humano y garantiza que los sistemas se prueben exhaustivamente antes de implementarlos en el campo.
Optimización energética
La IA se puede utilizar para optimizar la producción y el consumo de energía, reducir el desperdicio y mejorar la estabilidad de la red. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los sensores de las centrales eléctricas para identificar patrones y mejorar la eficiencia, y los modelos predictivos pueden ayudar a pronosticar la demanda de energía y ajustar el suministro en consecuencia.
Optimización de la cadena de suministro
La IA se puede utilizar para personalizar las experiencias de compra, optimizar las cadenas de suministro y mejorar la gestión del inventario. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los clientes para recomendar productos y promociones, y los modelos predictivos pueden ayudar a los minoristas a pronosticar la demanda y reducir el desperdicio.
Mejorar la logística y reducir la congestión del tráfico
La IA se puede utilizar para mejorar la logística y reducir la congestión del tráfico. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden optimizar las rutas y los horarios de entrega, y los modelos predictivos pueden ayudar a predecir los patrones de tráfico y ajustar las rutas en consecuencia.
