.png?width=350&height=556&name=Vector%20(1).png)
Key Benefits & Target Indicators
ลดเวลาสร้างผลิตภัณฑ์
ได้ถึง 50%
เราช่วยคุณลดเวลาในการพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI อย่างเห็นได้ชัด ด้วยโซลูชันล้ำสมัยของเรา
ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น
60%
เวิร์กโฟลว์ของเราช่วยทำให้งานซ้ำซากเป็นอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีม พร้อมเปิดโอกาสให้มีการพัฒนานวัตกรรมที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
ลดค่าใช้จ่าย
การดำเนินงาน 40%
เฟรมเวิร์คการทำงานของเราช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการโมเดล ส่งผลให้โมเดล AI และ Generative AI ของคุณมีประสิทธิภาพและความสามารถในการ Scale ได้ดียิ่งขึ้น
โปรเจกต์สำเร็จ
เพิ่มขึ้น 25%
รับประกันว่าแนวปฏิบัติ MLOps และ LLMOps ของคุณจะได้รับการพัฒนาด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีล่าสุดและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
ลดเวลาสร้างผลิตภัณฑ์
ได้ถึง 50%
เราช่วยคุณลดเวลาในการพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI อย่างเห็นได้ชัด ด้วยโซลูชันล้ำสมัยของเรา
ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น
60%
เวิร์กโฟลว์ของเราช่วยทำให้งานซ้ำซากเป็นอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีม พร้อมเปิดโอกาสให้มีการพัฒนานวัตกรรมที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
ลดค่าใช้จ่าย
การดำเนินงาน 40%
เฟรมเวิร์คการทำงานของเราช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการโมเดล ส่งผลให้โมเดล AI และ Generative AI ของคุณมีประสิทธิภาพและความสามารถในการ Scale ได้ดียิ่งขึ้น
โปรเจกต์สำเร็จ
เพิ่มขึ้น 25%
รับประกันว่าแนวปฏิบัติ MLOps และ LLMOps ของคุณจะได้รับการพัฒนาด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีล่าสุดและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
โซลูชัน AI และ Machine Learning สำหรับการจัดการโรงเรือนเพาะปลูก
โซลูชัน AI และ Machine Learning สำหรับการจัดการโรงเรือนเพาะปลูก
ปัญหา
Fair Farms กำลังเผชิญกับอุปสรรคในการปลูกวานิลลาคุณภาพสูง โดยเฉพาะปัญหาในการรักษาระดับความชื้นและอุณหภูมิที่เหมาะสมภายในโรงเรือนเพาะปลูก
โซลูชัน
PALO IT ได้พัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้งานง่าย โดยใช้ AI และ Machine Learning เพื่อควบคุมสภาพแวดล้อมในโรงเรือนเพาะปลูกอย่างแม่นยำ รวมถึงการทำให้ระบบระบายความร้อน พ่นหมอก และหยดน้ำทำงานโดยอัตโนมัติบนพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต
100%
ระบบอัตโนมัติสำหรับการระบายความร้อน พ่นหมอก และหยดน้ำ
150+
เกษตรกรทั่วออสเตรเลียที่มีความร่วมมือกันหลังโปรเจกต์เสร็จสิ้น
คุ้มค่า
โซลูชันที่มีความคุ้มค่าและเข้าถึงได้ง่าย สนับสนุนการทำเกษตรกรรมที่ครอบคลุมและเท่าเทียมมากยิ่งขึ้น
การพยากรณ์ความต้องการสำหรับบริการแชร์รถ
การพยากรณ์ความต้องการสำหรับบริการแชร์รถ
ปัญหา
Uber เผชิญกับความท้าทายในการพยากรณ์ความต้องการในแต่ละพื้นที่อย่างแม่นยำ ซึ่งส่งผลกระทบต่อความพึงพอใจของลูกค้าและประสิทธิภาพการดำเนินงาน
โซลูชัน
บริษัทได้นำ MLOps มาใช้เพื่อปรับปรุงโมเดลการพยากรณ์ความต้องการ โดยผสานข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น รูปแบบการจราจรและกิจกรรมในท้องถิ่น
25%
ลดระยะเวลารอของผู้โดยสาร โดยเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการและยกระดับประสบการณ์ใช้งานโดยรวมสำหรับผู้โดยสาร
30%
เพิ่มจำนวนคำขอใช้บริการ: ช่วยจับคู่ระหว่างความต้องการและจำนวนรถได้ดียิ่งขึ้น ส่งผลให้ลูกค้ามีความพึงพอใจมากขึ้น
10%
เพิ่มอัตราการใช้งานของคนขับ: ช่วยเพิ่มการปฏิบัติงานของคนขับและใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด
* For illustrative purposes, based on publicly available information
โซลูชั่นการประมวลผลภาพทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
โซลูชั่นการประมวลผลภาพทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ปัญหา
Philips ต้องการเพิ่มความแม่นยำและความรวดเร็วในการวินิจฉัยด้วยข้อมูลภาพทางการแพทย์ พร้อมทั้งมอบการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ให้กับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ
โซลูชัน
บริษัทได้นำ MLOps มาใช้เพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการปรับใช้โมเดล AI ที่ใช้ในการประมวลผลภาพทางการแพทย์ ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยและมอบข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลา
20%
เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย: ยกระดับความน่าเชื่อถือของการวินิจฉัยด้วยเครื่องมือประมวลผลภาพที่พัฒนาด้วย AI
30%
ลดระยะเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลภาพ: ช่วยให้การวินิจฉัยผู้ป่วยเป็นไปได้รวดเร็วยิ่งขึ้น พร้อมทั้งการตัดสินใจเกี่ยวกับการรักษาที่แม่นยำในเวลาที่สั้นที่สุด
1.3-1.7 แสนดอลล่า
ประหยัดต้นทุนการดำเนินงานประจำปี: เกิดจากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและการใช้ทรัพยากรในกระบวนการวินิจฉัยที่ลดลง
* For illustrative purposes, based on publicly available information
พันธมิตรด้านเทคโนโลยีของเรา
