Eine Auswahl von KI-Produktionssystemen, die wir entworfen, geliefert und weiterhin betreiben. Namen werden bei vertraglich vereinbarter Vertraulichkeit zurückgehalten, Zahlen werden, wo nicht, überprüft.
Manuelle Qualitätskontrolle in einer Automobilfertigungslinie wurde durch eine Edge-Neurale Pipeline ersetzt, die auf handelsüblichen GPUs läuft. Durchsatz um das 3-fache erhöht, Ausschussrate um 41% gesenkt.
1.800 SKUs über 220 Filialen. Ein hierarchisches, abgestimmtes Modell mit Prognosemodellierung für Werbeaktionen, innerhalb von 14 Wochen implementiert.
Echtzeit-Überwachung der Markenwahrnehmung über soziale Medien, Bewertungs- und Supportkanäle. Früherkennung von Krisen, direkt an die PR-Abteilung weitergeleitet.
Kurierte Ontologie von 180.000 klinischen Konzepten, die einen erklärbaren Triage-Assistenten antreibt. Durchschnittliche Aufnahmezeit um 38% reduziert.
Jede Zahl auf dieser Seite ist eine, die wir in einem Steuerungsausschuss verteidigen würden. Das klingt selbstverständlich; ist es nicht. Die übliche Branchen-Fallstudie meldet den Schlagzeilenzuwachs gegen eine Baseline, die sorgfältig gewählt wurde, damit der Zuwachs maximal aussieht — der schlechteste Monat des Vorjahres, der schwächste regelbasierte Wettbewerber, eine Metrik, die nur das Modell verbessert. Solche schreiben wir nicht. Jede Kennzahl hier wurde vor Projektbeginn mit dem Analytics-Team des Kunden vereinbart, auf Holdout-Daten neu berechnet, die das Modell nie gesehen hat, und über Go-live und das erste vollständige Betriebsquartal hinweg verfolgt. Wo eine Zahl enttäuschte, haben wir entweder das Modell korrigiert oder die Fallstudie nicht geschrieben.
Diese Haltung hat Konsequenzen. Sie bedeutet, dass Projekte manchmal ohne veröffentlichungsfähige Fallstudie ausgeliefert werden, weil der Zuwachs zwar real, aber nicht portfoliowürdig war. Sie bedeutet, dass unsere Fallstudien einen Bruchteil dessen darstellen, was wir geliefert haben, und keinen vollständigen Katalog. Und sie bedeutet, dass die erscheinenden Fallstudien ungewöhnlich konservativ sind — viele Kunden haben uns gebeten, die Schlagzeilenzahl auf den tatsächlichen Produktionswert anzuheben, nachdem sich der Staub gelegt hatte. Wir lehnen ab. Die Zahl, die zählte, war die vor dem Deployment geschätzte; die größere Zahl, die später entstand, ist ein Bonus, keine Behauptung.
Eine Fallstudie ist nur nützlich, wenn man ihren Zahlen vertrauen kann. Jede Zahl auf dieser Seite folgt demselben vierstufigen Nachweisprotokoll, das vor dem Training des ersten Modells mit dem Analytics-Team des Kunden vereinbart wird.
Wir erfassen die aktuelle Prozessleistung — Fehlerschlupf, Prognosefehler, Analystenstunden — über einen repräsentativen Zeitraum, damit Verbesserungen an der Realität gemessen werden.
Die Genauigkeit wird auf einem zeitlich getrennten Testdatensatz berichtet, der vor Trainingsbeginn gesperrt wird. Kein Tuning und keine Merkmalsauswahl berührt ihn.
Modelle laufen wochenlang unsichtbar neben dem bestehenden Prozess. Umgestellt wird erst nach Freigabe durch die Verantwortlichen des Kunden.
Veröffentlichte Zahlen werden nach einem vollen Quartal im Betrieb erneut bestätigt — ein Modell, das nach dem Start nachlässt, ist kein Erfolg.
Bringen Sie die komplexe Realität. Wir prototypen ein Modell in Wochen, nicht in Quartalen.
