流动性

探索Prevision.io如何帮助那些从事移动产业的组织机构迅速地创建和部署真实世界用例的预测模型,

挑战

大规模开发移动数据

从事运输和人口流动领域的公司在不同背景和不同分辨率比例内处理大量的移动数据。大数据在旅游业、国际贸易和公共交通业的使用不仅提供了新的视角,也为管理人员有效利用所有这些信息带来真正的挑战。大规模部署预测建模可以为移动行业带来重大福利。

机会

可操作化机器学习

由于机器学习技术的普及,从事移动产业的机构现在可以达到这样的规模,以及把机器学习应用于运输管理中,或者用于预测人口流量。这使管理人员能够更好的制定业务计划,以及改进团队的业务效率。无论是否用于工艺流程优化、预见性维修或者自动物流,智能移动已经成为大众运输和汽车行业竞争优势的一个根本条件

为什么选择prevision.io

为什么把Prevision.io用于移动行业?

我们相信,创建的高效预测模型可供任何没有数据科学背景的用户立即部署、缩放和访问。Prevision.io 可以帮助主管人员和团队成员使用那些已经用于业务处理和物流的机器学习模型,从而帮助移动公司加速完成数据科学项目。

开始利用Prevision.io建造和部署机器学习模型

预见性维护

预见性维护

预见性维修可以使公司收集传感器发送的数据以及侦测故障模式,从而减少设备故障率。Prevision.io 依据你的业务经营数据,自动创建机器学习模型,可帮助你延长设备寿命,优化生产率,以及加强维修团队建设。 查看用例

收益管理

收益管理

有效的收益或收入管理是公司应对持续需求和多重交通流量的关键。我们的平台可以使决策过程自动化,从而加速优化,使仿真法更有效。这有助于管理人员更好地管理占用情况,以及有机会使收入最大化。 查看用例

物联网

物联网

只有几家公司成功地把机器学习模型应用于物联网数据,以改进流程效率。Prevision.io 自动创建此类模型,并且向管理人员提供可行性优势条件,使管理人员更快取得具有执行性的见解。利用正确的模型,系统可以逐渐学会识别各种因素以及提高生产工艺流程的效率。 查看用例

在Prevision.io的帮助下,我们已经从传统预防性维护模式转变为主动的、联网的维护模式。我们现在可以提前了解火车故障并采取相应行动。

– 材料部门的项目经理,运输和物流公司 –

成为你所在公司的首位公民数据科学家

我们的最新消息