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L'intelligenza artificiale trasforma l'industria automobilistica
Grazie al nostro approccio, supportiamo le aziende in tutte le fasi del progetto, dando particolare importanza a qualità, trasferimento della conoscenza e trasparenza. Il risultato della nostra collaborazione con i leader del settore è un successo del progetto a lungo termine con efficaci strategie di AI.
Strategie di AI per l’Automotive
Ottimizzare e personalizzare la customer experience grazie all’AI è diventato un obiettivo fondamentale per le aziende del settore automotive. Sono quindi essenziali strategie di AI a lungo termine. In qualità di fornitore di servizi multi-cloud, supportiamo le aziende del settore automotive nella valutazione di casi d’uso di AI esistenti e futuri. Miriamo a garantire un uso costante dell’AI in modo da creare un portfolio di casi d’uso di AI e definire criteri di valutazione per vari parametri, come valore aziendale o time-to-market, dallo sviluppo delle strategie fino all’implementazione delle soluzioni cloud.
Noi di Reply aiutiamo i leader del settore a fornire soluzioni eccellenti in ambito di intelligenza artificiale, platform business e strategie sui dati.
Creare una mentalità agile basata
sui dati con l’AI
Oltre all’esecuzione tecnica e allo sviluppo di un piano d’azione per i casi d’uso di AI, ci occupiamo di gestire i cambiamenti in modo da coinvolgere dipendenti e stakeholder nelle tendenze del momento. Offriamo workshop sui temi "Intelligenza Artificiale" e "Agility", per far sì che dipendenti e stakeholder sviluppino un modo di pensare digitale e basato sui dati. Durante i nostri meeting, ci impegniamo a presentare in modo trasparente i potenziali rischi e impedimenti dei progetti, in modo da esporli direttamente agli opportuni stakeholder ed evitarli preventivamente.
Risolvere le sfide della Data Science attraverso principi basilari
Siamo soliti effettuare un controllo tecnico detto "Platform Maturity Check" per i nostri clienti, per verificare se il caso d’uso desiderato può essere implementato. Ciò consiste nel controllare il livello di maturità dell’architettura esistente relativamente a nove dimensioni differenti: acquisizione dei dati, preparazione dei dati, labeling, training del modello, testing, implementazione, utilizzo del modello, controllo dell’autorizzazione e autorizzazione a operare.
In tal modo possiamo identificare le debolezze nell’architettura e definire le aree in cui occorre anticipare i miglioramenti. Per il lancio usiamo quattro metodi per ridurre le complessità: il cosiddetto "inheritance mechanism”, l’unificazione della struttura dei dati, l’uso di approcci per componenti, l’implementazione e il monitoraggio uniformi.
inheritance mechanism
l’unificazione della struttura dei dati
l’uso di approcci per componenti
l’implementazione e il monitoraggio uniformi
Disponibilità e qualità tramite monitoraggio e automazione
In primo luogo, la nostra priorità è la realizzazione di un monitoraggio affidabile. Questo include:
monitoraggio dell’applicazione (log, "golden signal", tracciamento distribuito per monitorare le prestazioni)
automazione del monitoraggio tramite sistemi di allarme (e-mail, SMS, cercapersone)
monitoraggio delle previsioni e del controllo qualità con etichette
controllo della distribuzione delle previsioni
monitoraggio dei dati di input: controllo della distribuzione delle proprietà
controllo di metriche importanti, come il numero di valori mancanti
Nella fase successiva automatizziamo tutti i processi che sono stati precedentemente effettuati in modo manuale:
implementazione automatica dei modelli, per esempio mediante Canary release
automazione della fornitura di infrastrutture (infrastructure-as-code)
riaddestramento del modello automatizzato e basato sulla richiesta
Grazie al nostro approccio, supportiamo le aziende in tutte le fasi di progetto, dando particolare importanza a qualità, trasferimento della conoscenza e trasparenza. Il risultato della nostra collaborazione con i leader del settore è un successo del progetto a lungo termine con efficaci strategie di AI.