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案例拆解1: Altair 人工智能技術助力MABE預測消費者行為,實現(xiàn)設備性能優(yōu)化

主要看點
行業(yè):
家電行業(yè)
挑戰(zhàn):
企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是如何利用已收集的大量數(shù)據(jù),深入了解消費者在產(chǎn)品使用過程中對某些保鮮程序的影響。
Altair 解決方案:
Altair采用了Altair? RapidMiner?人工智能平臺來解決問題,特別是利用Altair AI Studio中的功能。
優(yōu)點:
Altair 和 Mabe 共同努力構建了一個模型,該模型可以基于每周的天數(shù)來提取、清理、準備和轉換數(shù)據(jù),以預測消費者行為。該模型有助于 Mabe 預測消費者行為,從而實現(xiàn)冰箱保鮮程序的優(yōu)化,最終幫助顧客長時間地保持食物新鮮。
客戶介紹

Mabe 主要致力于生產(chǎn)各類家用電器,包括爐灶、冰箱、洗衣機、烘干機、凈水器等。該公司總部位于墨西哥城,以自有品牌以及 GE Appliances 等其他品牌在 70 多個國家/地區(qū)銷售白色家電。Mabe 是開發(fā)互聯(lián)產(chǎn)品的早期領先企業(yè),其開發(fā)的產(chǎn)品允許客戶服務人員能夠監(jiān)控設備的運行狀況。多年以來,Altair 一直在為 Mabe 提供產(chǎn)品開發(fā)流程所需的核心技術,而如今 Mabe 正與 Altair 合作部署并增強其互聯(lián)產(chǎn)品戰(zhàn)略。
面臨的挑戰(zhàn)
Mabe 從其互聯(lián)產(chǎn)品(特別是冰箱)中得到了大量的寶貴信息。企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是利用已收集數(shù)據(jù)深入了解消費者在產(chǎn)品使用過程中對某些保鮮程序的影響。Mabe 了解到冰箱的一些自動程序可能會受到消費者互動的影響。因此,該團隊假設增加可以預測消費者行為的模型可能有助于優(yōu)化冰箱的自動程序,從而提高性能并節(jié)省能耗。
Altair解決方案
Altair 著手通過使用 Altair? RapidMiner? 人工智能 (AI) 功能(特別是 Altair AI Studio 中的功能)來解決這一問題。Mabe 的數(shù)據(jù)有超過一百萬條記錄,因此數(shù)據(jù)的快速處理便顯得尤為重要。
Altair 和 Mabe 共同構建了一個模型,可以提取、清理、準備和轉換數(shù)據(jù),以根據(jù)一周中的幾天來預測消費者行為。Altair 以往的經(jīng)驗對于幫助Mabe 實現(xiàn)其目標至關重要,因為 Altair 之前曾處理過此類數(shù)據(jù)和模型。Altair 團隊對時間序列數(shù)據(jù)的處理方式進行了一些研究,而 Mabe 在整個過程中提供了業(yè)務洞察新信息,以確保模型與團隊目標保持一致。
“在 Altair 的幫助下,我們可以擴展我們的技術解決方案,并利用人工智能和數(shù)據(jù)分析工具對我們的產(chǎn)品進行增強并改善整個客戶體驗。
—— Mabe 設計負責人
Martin Ortega
Altair 和 Mabe 在整個概念驗證 (PoC) 過程中進行深度合作,每周會不時交換信息反饋。在測試階段,Mabe 先使用直接從數(shù)據(jù)庫中提取的數(shù)據(jù)對該模型進行測試。具體的解決方案是進行模型創(chuàng)建,從數(shù)據(jù)庫中的不同表格收集數(shù)據(jù),然后進行數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)準備,最后對其進行建模。隨后,使用生成的模型對新數(shù)據(jù)進行評分,并深入了解消費者如何使用冰箱以及冰箱的性能。
購買 Altair RapidMiner 后,Mabe 的工程技術團隊便開始使用 Altair AI Hub 進行模型部署。整個項目大約花了兩個月的時間,考慮到所需的數(shù)據(jù)量以及 Mabe 工程師首次使用這些工具這一前提,因此大家一致認為項目周期非常短。
關鍵結果
總體而言,Altair 與 Mabe 共建的模型有助于 Mabe 預測消費者行為,從而實現(xiàn)冰箱保鮮程序的優(yōu)化,最終幫助顧客長時間地保持食物新鮮。該模型將使用 Mabe 構建的數(shù)據(jù)庫進行測試,并與用戶的真實行為進行比較,以計算其準確性。
利用大型歷史數(shù)據(jù)集分析、建模和部署此類模型,使得 Mabe 能夠在其白色家電產(chǎn)品中運用人工智能技術,從而更好地了解大數(shù)據(jù)如何突破壁壘并充分發(fā)揮創(chuàng)新作用。