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Optimización

El análisis de datos conjuntamente con algoritmos capaces de hacer predicciones y sugerir acciones permite una mejor toma de decisiones para las empresas y así generar beneficios internos, además de la optimización de procesos y operaciones.

Optimización de surtido

La optimización basada en IA evita los desabastecimientos al enviar más inventario a las tiendas donde más se necesitan los productos y minimiza las rebajas al asegurarse de que los productos se exhiban donde se puedan vender al precio fijado.

Optimización de precios

o Los modelos de IA se pueden usar para determinar el mejor precio para cada artículo utilizando datos sobre la estacionalidad y la elasticidad de los precios junto con información en tiempo real sobre los niveles de inventario y productos y precios competitivos.

Optimización de la cadena de suministro

o La optimización de la cadena de suministro basada en IA puede utilizar una variedad de factores que incluyen datos históricos, datos ambientales y tendencias recientes para predecir las necesidades óptimas de recursos en cada etapa de producción. Los modelos de IA también se pueden usar para encontrar comportamientos anómalos en la utilización actual de recursos y señalar áreas para que los gerentes de la cadena de suministro realicen una mayor investigación.

Optimización del Transporte

o La optimización del transporte basada en IA aprovecha la información de la ruta, los datos meteorológicos, el costo del combustible y otros factores similares para llegar a la mejor ruta posible y predecir la calidad de las mercancías en el destino.

Asignación óptima de recursos y presupuesto

Mediante el uso de algoritmos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático, la solución de Asignación óptima de recursos y presupuesto filtra elementos que generan confusión y combina los objetivos financieros con las decisiones de marketing necesarias para alcanzar segmentos que maximizan el crecimiento.

Optimización de efectivo (Cajeros automáticos)

Se elaboran modelos de previsión de demanda de efectivo para cada cajero automático en función de los datos históricos de demanda de efectivo y las tendencias estacionales.

Optimización de horarios en líneas de producción

Las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje de máquina, pueden reconocer patrones en conjunto de datos que pueden ayudar para optimizar horarios en líneas de producción.

Detección de anomalías

Los sistemas de IA han demostrado ser exitosos en la detección de anomalías en los datos del volumen de transacciones. Este proceso de series de tiempo analiza los volúmenes de datos esperados en función de patrones históricos y permite tomar decisiones en tiempo real cuando las transacciones superan o caen por debajo de límites establecidos.

Optimización basada en tiempos de suministro

o Al examinar muchos atributos tales como regiones, clima, ubicaciones, opciones de productos, etc., podemos descubrir patrones de comportamiento que están ocultos y no visibles para los humanos. IA puede generar predicciones muy precisas que permiten tomar decisiones basados en los tiempos de suministro reales.

Integración inteligente con socios de negocio

Al crear un modelo de evaluación y monitoreo predictivo de socios de negocio en tiempo real utilizando IA, una empresa puede calcular posibles fallas de un socio comercial y así reducir la interrupción de la cadena de suministro.

Optimización de tiempo de solución de casos

Los sistemas de gestión de casos de IA con capacidades de aprendizaje automático pueden hacer maravillas cuando se trata de operaciones de servicio al cliente. Los tiempos de solución de casos se disminuyen significativamente a la vez que se ofrece la mejor solución.

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Que continúa creciendo y facilitando procesos en empresas y en la vida cotidiana.