最新消息
【 行業 】
家電行業
【 挑戰 】
企業面臨的挑戰是如何利用已收集的大量資料，深入瞭解消費者在產品使用過程中對某些保鮮程式的影響。Altair採用了Altair® RapidMiner®人工智慧平臺來解決問題，特別是利用Altair AI Studio中的功能。
【 優點 】
Altair 和 Mabe 共同努力構建了一個模型，該模型可以基於每週的天數來提取、清理、準備和轉換資料，以預測消費者行為。
該模型有助於 Mabe 預測消費者行為，從而實現冰箱保鮮程式的優化，最終説明顧客長時間地保持食物新鮮。
【 客戶介紹 】
Mabe 主要致力於生產各類家用電器，包括爐灶、冰箱、洗衣機、烘乾機、淨水器等。該公司總部位於墨西哥城，以自有品牌以及 GE Appliances 等其他品牌在 70 多個國家/地區銷售白色家電。Mabe 是開發互聯產品的早期領先企業，其開發的產品允許客戶服務人員能夠監控設備的運行狀況。多年以來，Altair 一直在為 Mabe 提供產品開發流程所需的核心技術，而如今 Mabe 正與 Altair 合作部署並增強其互聯產品戰略。
【 面臨的挑戰 】
Mabe 從其互聯產品（特別是冰箱）中得到了大量的寶貴資訊。企業面臨的挑戰是利用已收集資料深入瞭解消費者在產品使用過程中對某些保鮮程式的影響。Mabe 瞭解到冰箱的一些自動程式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於優化冰箱的自動程式，從而提高性能並節省能耗。
【 Altair 解決方案 】
Altair 著手通過使用 Altair® RapidMiner® 人工智慧 (AI) 功能（特別是 Altair AI Studio 中的功能）來解決這一問題。Mabe 的資料有超過一百萬條記錄，因此資料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、準備和轉換資料，以根據一周中的幾天來預測消費者行為。Altair 以往的經驗對於説明Mabe 實現其目標至關重要，因為 Altair 之前曾處理過此類資料和模型。Altair 團隊對時間序列資料的處理方式進行了一些研究，而 Mabe 在整個過程中提供了業務洞察新資訊，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，並利用人工智慧和資料分析工具對我們的產品進行增強並改善整個客戶體驗。
—— 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，每週會不時交換資訊回饋。在測試階段，Mabe 先使用直接從資料庫中提取的資料對該模型進行測試。具體的解決方案是進行模型創建，從資料庫中的不同表格收集資料，然後進行資料轉換和資料準備，最後對其進行建模。隨後，使用生成的模型對新資料進行評分，並深入瞭解消費者如何使用冰箱以及冰箱的性能。
購買 Altair RapidMiner 後，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，考慮到所需的資料量以及 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週期非常短。
【關鍵結果 】
總體而言，Altair 與 Mabe 共建的模型有助於 Mabe 預測消費者行為，從而實現冰箱保鮮程式的優化，最終説明顧客長時間地保持食物新鮮。該模型將使用 Mabe 構建的資料庫進行測試，並與用戶的真實行為進行比較，以計算其準確性。
利用大型歷史資料集分析、建模和部署此類模型，使得 Mabe 能夠在其白色家電產品中運用人工智慧技術，從而更好地瞭解大資料如何突破壁壘並充分發揮創新作用。
