Ribbers Intelligence Consulting heeft jarenlange ervaring met het gebruik van Microsoft Business Intelligence & kunstmatige intelligentie
Vanuit een deskundig oogpunt helpen we graag onze klanten om nieuwe technologieën in te zetten. Kunstmatige intelligentie (AI) kan vele bedrijfsprocessen versnellen of zelfs verbeteren. Bekijk de branche specifieke voorbeelden voor meer informatie.
Detailhandel
Manufacturing
Gezondheidszorg
Vind oplossingen voor de detailhandel, zoals verkoopprognoses, het voorspellen van klantverloop en het ontwikkelen van prijsmodellen.
Vind productieoplossingen zoals het anticiperen op onderhoud van apparatuur en het voorspellen van energieprijzen.
Zoek naar oplossingen voor de gezondheidszorg, zoals het voorspellen van ziekenhuisopnames.
Een groot probleem voor bedrijven in de manufacturing branche, zijn de aanzienlijke kosten die verband houden met vertragingen in het productieproces als gevolg van mechanische problemen. De meeste van deze bedrijven zijn geïnteresseerd om deze problemen van tevoren te voorspellen, zodat ze de problemen proactief kunnen voorkomen voordat ze zich voordoen, wat de kostbare impact van downtime zal verminderen.
Het bedrijfsprobleem voor dit voorbeeld gaat over het voorspellen van problemen veroorzaakt door defecten van componenten, zodat de vraag “Wat is de kans dat een machine in de nabije toekomst faalt vanwege een defect van een bepaald onderdeel” kan worden beantwoord. Het probleem is geformatteerd als een classificatieprobleem met meerdere klassen en een algoritme voor machine learning wordt gebruikt om het voorspellende model te maken dat leert van historische gegevens die zijn verzameld van machines.
Deze oplossing maakt een voorspellend model voor de opnameduur in het ziekenhuis. De opnameduur/verblijfsduur (LOS) wordt gedefinieerd in aantal dagen vanaf de initiële opnamedatum tot de datum waarop de patiënt wordt ontslagen uit een bepaalde ziekenhuisfaciliteit.
Geavanceerde LOS-voorspelling op het moment van opname kan de kwaliteit van de zorg aanzienlijk verbeteren, evenals de operationele werklastefficiëntie en helpen bij een nauwkeurige planning, resulterend in het verlagen van verschillende andere kwaliteitsmaatregelen zoals heropnames.
Op basis van slechts enkele gegevens (diagnosecode, ADT historie, en globale patiëntgegevens), kan ons model een sterke inschatting geven wanneer de patiënt ontslagen zal worden. Met deze gegevens kan de te verwachte bedbezetting nauwkeuriger bepaald worden.
Deze oplossing voorspelt of een klant na de marketingcampagne een bezoek zal brengen aan de website of winkel.
De drie antwoorden die kunnen worden voorspeld zijn als volgt:
Als u geïnteresseerd bent in bovenstaande diensten, of zelf een probleem heeft wat u met kunstmatige intelligentie wilt oplossen, neem dan vrijblijvend contact met ons op.
