lösning

Maskininlärning och AI

för tillverkning

Maskininlärning och artificiell intelligens (AI) har förvandlat tillverkningsindustrin med smarta fabriker. Avancerade maskininlärningsalgoritmer använder historiska prestandadata och aktuella körtidsdata för att projicera en serie simuleringar av fel. När datamängden växer i volym, lär sig systemet av tillgängliga data för att ge mer exakta resultat.

Prognosen för misslyckanden leder till att ett misslyckande förhindras. Utrustningen kan tas in i en planerad avstängning. Detta minskar den totala underhållskostnaden och sparar mycket på produktiva timmar som annars går till spillo. Denna procedur garanterar också kvalitet eftersom dessa smarta algoritmer bestämmer de faktorer som påverkar produktionskvaliteten.

Våra lösningar

Omnikanals kundupplevelse

Våra omnikanals kundupplevelsestrategier hjälper till att förbättra kundbibehållandet. Vi levererar personlig anpassning och sofistikering i butiken genom att integrera digitala och fysiska upplevelser. 

Kunder handlar med flera kanaler, till exempel tegel och murbruk, online och mobil, och tillverkare, återförsäljare och distributörer måste stärka sina kanaler för att få sina kunder att komma tillbaka.

 En sömlös upplevelse är den grundläggande efterfrågan nu. På grund av de traditionella kanalcentrerade lagersilos är det ganska utmanande att leverera en enhetlig upplevelse. Med kundlojalitet avtagande bör omedelbarhet, anpassning och tillgänglighet vara dina högsta prioriteringar.

Föreskrivande underhållslösning

Virtusas föreskrivande underhållslösning byggd på Pega-plattformen är ett fullt integrerat back-end-system för att göra det dagliga arbetslivet enklare och ge snabbare resultat för front-end-användare. 

Vi förstår att mobila offline-funktioner är avgörande för de vanliga affärsanvändarna. Med vår lösning kan du tillgodose produktionsanläggningens krav som maskinhaveri, försenad lösning av problem, dålig produktkvalitet och missnöjda kunder och därigenom förbättra produktiviteten.

Relaterat innehåll