没有两个需求是相同的，因此也没有两个解决方案是相同的。但是，我们的团队热爱挑战。
能源预测
提供更切合实际的能源预测。
使用异常检测
检测使用模式中的异常并将其与原因联系起来。
检测资产位置异常并发出警报
识别异常资产位置并发出警报，以优化使用、减少资产损失并将误用降至最低。
智能帮助台调度
实施更具成本效益的资产和工作调度，同时提高用户满意度。
趋势分析和预测
识别资产利用率和需求趋势并生成预测。
智能系统健康监控
监控资产跟踪系统的所有组件并生成警报。
Customer Segmentation & Next Action Identification
识别客户类别和产品，并在正确的时间提供正确的产品。
识别最佳网站内容
通过识别最有用和最无用的内容以及网站的位置/位置来改进面向客户的网站设计。
自动识别和监测品牌情感
通过持续监测互联网和识别社会情感来改进组织的品牌名称。
基于机器学习的交付调度
动态执行更具成本效益的调度，以满足交付要求。
基于机器学习的需求 - 生产 - 交付
通过优化生产、存储和交付计划来节约成本，同时减少浪费。
欺诈预测和检测
通过识别关联因素来预测和检测欺诈，从而减少欺诈。
通过建模和预测帮助决策制定
通过需求建模、预测变化、识别趋势和预测来帮助决策制定和产能规划。
需求预测
提供更准确的短期和长期能源需求预测。
故障预测和分类
预测未来的故障及其类别和影响，以便采取必要的预防措施。
维修备件趋势分析和预测
预测维修备件需求并提高备件利用率。
智能作业调度
实施更具成本效益的资产和作业调度，同时减少停机时间。
基于机器学习的解决方案 - 配置文件匹配
通过识别类似解决方案和评估编译解决方案的完整性，加速和协助解决方案编译过程。
智能任务调度和可视化
对任务进行调度，从而最大限度地降低成本、缩短完成时间，同时以最佳方式满足各方的期望。
自动识别潜在客户和品牌
首先，通过自动分析新闻和社交媒体等互联网资源来识别潜在客户。其次，评估社会对公司品牌、竞争对手和相关服务的看法。
智能员工任务匹配
以最佳和具有成本效益的方式根据要求分配员工技能。
针对文档质量合规性的文本挖掘 - Factuall
确保所有文档与事实相符。
基于机器学习的流量剖析
基于对流量模式的持续研究，预测短期和长期的未来电信流量和系统性能。
通信重构
重构和可视化数据或语音呼叫的端到端通信。
故障预测和关联
预测未来的故障及其影响，以便采取必要的预防措施。
异常检测和根源分析
首先，预测和检测整个网络的异常和异常值。其次，确定异常和故障的根本原因。
详细统计报告
量化和可视化从数据中提取的有趣特征，以帮助决策制定。
Web 访问模式分析& 个性化内容再设计
通过提供最相关的内容来满足客户需求，从而提高销售额。
识别最佳网站内容
通过识别最有用和最无用的网站内容和位置，改进面向客户的网站设计。
自动识别品牌情感和评论
通过持续监控互联网并识别
