Vraag, belasting, volumes of aankomsten. Een model wordt getraind op je historiek en je kalender, en geeft een forecast met een band errond, afgetoetst aan je huidige methode op weken die het nooit zag.
De trend, de week- en jaarcycli en de feestdagen worden uit je historiek gelezen, en de componenten zijn rechtstreeks af te lezen: wat een zondag met de belasting doet, wat de julisluiting met een maand doet.
De trend, de week- en jaarcycli en de feestdagen worden uit je historiek gelezen.
Elk punt komt met de marge waarbinnen het hoort te vallen, zodat voorraad en bezetting op de lage en de hoge kant gepland kunnen worden, niet alleen op het gemiddelde.
Feestdagen, promoties, sluitingen en prijswijzigingen gaan als drivers het model in, zodat hun effect deel uitmaakt van de forecast.
Van uurlijks tot maandelijks, één reeks of duizenden, per product, site of lijn, uit dezelfde pipeline.
Een model leest de documenten die je operatie binnenkrijgt: scans, foto's, gemengde talen. Het vindt elk veld op de pagina en geeft het record terug dat je systemen nodig hebben. Velden onder de betrouwbaarheidsdrempel gaan eerst naar een persoon.
Het model wordt afgestemd op de documenten die je echt binnenkrijgt: scans, foto’s, gemengde talen, eigenaardigheden per leverancier.
Elk geëxtraheerd veld draagt zijn eigen betrouwbaarheid, niet één score voor het hele document.
Velden onder de drempel die jij instelt, gaan naar een persoon; de rest stroomt rechtstreeks je systemen in.
Elke handmatige correctie wordt bijgehouden en wordt trainingsdata voor de volgende ronde.
Een vision-model zet elk beeld om in records waar je systemen mee aan de slag kunnen. Zeven taken dekken het meeste industriële camerawerk, en elke output draagt een betrouwbaarheid met de reviewdrempel die jij instelt.
Een vision-model zet elk beeld om in records waar je systemen mee aan de slag kunnen. Zeven taken dekken het meeste industriële camerawerk.
Elk object in beeld krijgt een klasse, een box en een betrouwbaarheid. Voorraad tellen, voertuigen aan een poort vinden, items op een band lokaliseren.
Elke pixel wordt geclassificeerd, object of achtergrond, zodat elk pakket zijn exacte omtrek behoudt. Voor werk waar vorm en oppervlakte tellen: vulgraden, schadeoppervlakken, overlappende goederen.
Het beeld als geheel krijgt één label uit een set die jij bepaalt. Stuks op een lijn goed- of afkeuren, producten op kwaliteit sorteren, varianten routeren.
Elke persoon krijgt per beeld een skelet van keypoints, en de gewrichtshoeken die daaruit volgen. Tilhouding, reikstudies, veiligheid rond machinecellen.
Boxen draaien mee met het object dat ze omsluiten. Voor boven- en luchtbeelden: trailers op een terrein, containers, onderdelen onder een hoek.
Detecties behouden een stabiele identiteit van beeld tot beeld, en elke identiteit laat een pad na. In en uit tellen, verblijftijden, flow door een site.
Detecties worden totalen per klasse en per zone. Voorraadtellingen op het terrein, stuks per shift op een lijn, bezetting per zone.
Een model in productie wordt vergeleken met wat er echt gebeurde. De fout wordt per reeks opgevolgd, en wanneer die richting de grens schuift, wordt het model hertraind op de nieuwere data.
Een model in productie wordt vergeleken met wat er echt gebeurde.
Elke voorspelling wordt vergeleken met de echte uitkomst zodra die bekend is, automatisch.
Jij bepaalt de foutgrens. Wanneer de lopende fout ze nadert, wordt hertraining gestart en krijg je een melding.
Elke hertraining is een nieuwe versie naast de oude. Een hertraining die minder presteert, wordt teruggedraaid.
Een feed die van vorm verandert of niet meer ververst, geeft een melding voor hij de forecast bereikt.