כלים מבוססי AI תפורים אישית לבעיות עסקיות.
DataWise היא צוות Data Science בוטיקי: תחזיות, ניתוח תמונה ווידאו ולמידה מתמשכת. בענן שלכם, או בתוך רשת סגורה. המטרה: 'ניהול' ולא תגובתיות.
תחזיות מכירות וביקושים בכמה אופקי זמן, שנבחנות מול תוצאות אמת מדי חודש.
תחזית ברזולוציית פריט, מלאי ביטחון דינמי והמלצות רכש, בתוך מערכת ה-ERP שאתם כבר מפעילים.
סגמנטציה, מדידה ובקרת איכות חזותית, עם כלי עבודה בפיקוח אנושי.
מודלי שפה, אחזור מידע וניתוח תמונה self-hosted בתוך רשת סגורה. אף נתון אינו יוצא ממנה.
ניתוח נטישת לקוחות, זיהוי אנומליות בגבייה וסיווג התנהגות רכש, על נתוני אמת.
סוכן ידע ארגוני וניתוח מסמכים על התוכן שלכם, בשפה חופשית.
טרנספורמציה תפעולית מקצה לקצה: אפיון תהליכי העבודה, ריכוז המערכות, אוטומציות ותצפיות בתוך הפלטפורמות שאתם כבר עובדים איתן: Priority, SAP, monday.com ועוד.
תחזית שמדברת בשפת המלאי שלכם.
תחזית ביקושים ברזולוציית פריט, עם מלאי ביטחון דינמי והמלצות רכש, המשתלבת ישירות במערכות שאתם כבר מפעילים (Priority ואחרות). מדד ההצלחה מוגדר מראש: שיפור 'טעות הרכש' בלפחות 10% מהמצב הקיים. מטרתנו לתת לדרג הניהולי יכולת תכנון קדימה, אשר תאפשר 'ניהול' ולא תגובתיות.
התקשרות Data Science של שלוש שנים עם יצרן תעשייתי מקבוצת Mueller (שוק ארה"ב). התחזיות נבחנו מול תוצאות אמת מדי חודש; המלצת מנכ"ל שמורה אצלנו.
לחברת תפעול מרובת אתרים פיתחנו והדגמנו סוכן ידע ארגוני: גישה בשפה חופשית לידע הארגון, על תוכן אמיתי שלו. הכול פועל בתוך רשת סגורה (סביבה מבודדת ללא חיבור לאינטרנט), ואף נתון אינו יוצא ממנה. במידת הצורך, אותה תשתית משמשת גם לחיפוש במסמכים פנימיים ולהפקת מסמכים.
פיתחנו והדגמנו מערכת מבוססת SAM שמבצעת סגמנטציה אוטומטית של שדות תעופה בתצלומי לוויין ואוויר, ומודדת אותם בכלי מדידה מדויקים, בתוך ממשק ייעודי עם תיקון ידני, הוספת אובייקטים והפקת דוחות. השלב היקר ביותר בעבודת ניתוח תצלומי אוויר הופך למשימה מפוקחת שנמשכת דקות.
פיתחנו סוכן תפעול מלא שחי בוואטסאפ ועובד בעברית, בהודעות קוליות ובטקסט. הוא מכיר את ספריית התוכן של הארגון, מאתר את הסרטונים, המדריכים והחומרים הנכונים, מטפל בדחיסה ובמגבלות פורמט באופן אוטומטי, ומוסר אותם בצ'אט מיידית. במידת הצורך הוא מחדד בשאלות, ותומך במכירה, בשיווק וברגעים שבתוך פגישה, בזמן אמת.
ליצרן טכנולוגיות מים גלובלי פיתחנו ותיקפנו תחזיות ביקוש רבעוניות לחמישה אזורי מכירה, על נתוני הזמנות אמיתיים של מספר שנים: איחוד מכירות ישירות עם העברות מלאי בין-חברתיות, ניתוח נטישת לקוחות וניתוח מכירות גיאוגרפי, ככלי קבלת החלטות לדרג הניהולי.
אותו מבנה מדורג כמו במסמכי האפיון שאנחנו מגישים בפועל. כל שלב מסתיים בתוצאה מדידה ובהחלטה, וההתקשרות מרוויחה את השלב הבא שלה. לעמוד המלא: איך אנחנו עובדים
שלב א' · אפיון
ממפים יחד את הנתונים שלכם, את המערכות (Priority, SAP, חשבשבת) ואת ההחלטה העסקית שהמודל צריך לשרת. התוצר: מסמך אפיון עם מדדי הצלחה (KPI) שמוגדרים לפני שבונים דבר.
כל מדד מוגדר עם בסיס להשוואה. לדוגמה: שיפור 'טעות הרכש' בלפחות 10% מהמצב הקיים.
נקודת יציאה הוגנת. שלב האפיון יכול להסתיים במסקנה ש-AI אינו הכלי הנכון עדיין, או שהנתונים אינם בשלים לכך. אפשר לעצור כאן, והממצאים נשארים אצלכם.
שלב ב' · הוכחת היתכנות ובחינת תוצאות אמת
בונים את היכולת על נתוני אמת שלכם, ובוחנים את התוצאות מול מדדי ההצלחה שהוגדרו. לא הדגמה: תקופת מבחן מדודה, עם מעקב טעויות שתוכלו לקרוא בעצמכם.
נקודת יציאה הוגנת. אם התוצאות אינן עוברות את הרף שקבענו יחד, ההתקשרות מסתיימת כאן, וההערכה המלאה נשארת בידיכם.
שלב ג' · הטמעה
הטמעה מדורגת אל תוך המערכות שאתם כבר מפעילים. הבחינה החודשית מול תוצאות אמת נמשכת גם בייצור, באותה משמעת של יומן התחזיות.
מה שאנחנו בונים נשאר שלכם: המודלים, הקוד וצנרת הנתונים. בלי מונה פלטפורמה, בלי תלות בספק.
נגיד לכם אם הנתונים יכולים לשאת אותה, מה יידרש לשם כך, ואיך נמדוד את התוצאה.
