Työtä, josta olemme ylpeitä
Esimerkkejä työstämme eri toimialoilla.
Kysynnän ennustemoottori
Haaste: Varastotasot perustuivat arvauksiin ja kausi piikit yllättivät.
Ratkaisu: Rakensimme aikasarjamallin, joka ennustaa kysynnän tuotteittain.
Tukiagentti asiakaspalveluun
Haaste: Tukitiimi hukkui toistuviin rutiinitiketteihin.
Ratkaisu: Rakensimme agentin, joka ratkaisee rutiinit ja eskaloi loput.
Laaduntarkastus konenäöllä
Haaste: Manuaalinen tarkastus oli hidasta ja virheet pääsivät läpi.
Ratkaisu: Koulutimme mallin tunnistamaan viat linjalta reaaliajassa.
Reittien optimointi
Haaste: Toimitusreitit suunniteltiin käsin ja ne olivat tehottomia.
Ratkaisu: Rakensimme optimointimallin, joka huomioi ajan ja kapasiteetin.
Dokumenttien automaattinen luku
Haaste: Laskujen ja sopimusten käsittely vei valtavasti aikaa.
Ratkaisu: Rakensimme OCR- ja poimintaputken rakenteiselle datalle.
Tietopohjainen haku hoito-ohjeisiin
Haaste: Henkilöstö ei löytänyt ohjeita nopeasti laajasta dokumentaatiosta.
Ratkaisu: Rakensimme RAG-haun, joka vastaa lähdeviittauksin.
Sisällön luokittelu ja tagitus
Haaste: Suuri sisältöarkisto oli lajittelematon ja vaikeasti haettava.
Ratkaisu: Rakensimme automaattisen luokittelun ja tagituksen.
Ennakoiva huoltomalli
Haaste: Laitevikoja ei pystytty ennakoimaan ja seisokit olivat kalliita.
Ratkaisu: Rakensimme mallin, joka ennakoi viat sensoridatasta.
Monikielinen oppimisavustaja
Haaste: Opiskelijat tarvitsivat tukea usealla kielellä ympäri vuorokauden.
Ratkaisu: Rakensimme keskustelevan avustajan kurssimateriaalin pohjalta.
Hinta-arviomalli
Haaste: Hinta-arviot vaihtelivat arvioijan mukaan ja olivat epäjohdonmukaisia.
Ratkaisu: Rakensimme mallin, joka arvioi hinnan ominaisuuksien perusteella.
Henkilökohtaiset suositukset
Haaste: Asiakkaat saivat geneerisiä tarjouksia, jotka eivät osuneet.
Ratkaisu: Rakensimme suositusmoottorin käyttäytymisdatan pohjalta.
Reaaliaikainen koontinäyttö
Haaste: Tuotannon tila oli hajallaan eri järjestelmissä.
Ratkaisu: Yhdistimme lähteet ja rakensimme reaaliaikaisen näkymän.