使用生成式人工智能重塑企业的业务...

变革迈向智能型企业...

智能决策优化服务, 让商业目标更准,风险更小...

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EWOTA是一家专业人工智能(AI)应用服务公司,总部位于香港。 我们帮助企业客户有效地使用和集成AI技术到运营、产品或服务中。企业运用AI技术往往面临的各种复杂的挑战,我们丰富的经验和专业知识能够帮助企业克服挑战, 使得企业能更好地利用人工智能实现公司的目标,获得持续发展。主要服务领域有:

  • 智能商业预测:我们使用先进的算法来分析历史数据和相关数据,以及模式分析来预测未来趋势。 适用于场景包括新产品的需求预测、新能源的需求预测、金融资产的风险预测等,帮助企业预知未来趋势从而做出前瞻性的应对和部署。

  • 智能决策优化:我们帮助分析业务决策问题,将决策问题转换为数学模型,使用先进的数学求解器运行模型以得出最佳结果。 使我们的客户能够做出数据驱动的决策,提高成功率并降低潜在风险。

  • 生成式AI: 我们的顾问使用Prompt工程和微调这两个互补的流程来优化特定任务或领域的生成式AI模型。 Prompt工程侧重于设计有效的指令或查询以获得所需的业务结果,调参涉及针对特定任务的数据训练模型以提高AI生成内容的质量。

  • AI业务变革设计:我们的顾问与客户密切合作,评估企业当前的AI业务转型的成熟度, 包括业务流程分析、数据治理和其他关键因素,以符合企业的战略目标。在此基础上,我们设计企业的业务架构作为业务变革的基线;同时我们也会评估实施数字化和智能化的流程领域,建议实施的优先顺序、撰写的关键要素指标等,  帮助客户建设成为更高效更智能的公司。

作为一家致力于人工智能解决方案服务的公司,我们利用我们的专业知识和经验为企业客户提供全面的支持,帮助企业在快速发展的人工智能应用领域取得成功。 无论是AI路线图规划、方案设计、技术实施,还是人才培训,我们致力于为客户提供量身定制的解决方案,帮助企业获得实实在在的商业价值。

您可以浏览我们的网站获取更多资讯,或点击留言给我们,我们会尽快回复您。


东力电子优化生产计划,降本同时提高客户订单履行率

子公司是一家消费电子品牌公司,随着市场变化,产品品类增加,商品需求数量的波动增大,公司有自身的制造基地,以及两家外协加工工厂,自身工厂与外协加工的生产成本有一定的差异。过往的生产计划主要是在电子表格上由人手制定,公司管理层感觉生产计划质量波动比较大,多次出现急单插单生产和库存过多等不良现象;

深智能优化供应链计划,适应不断变化的市场

深智能是一家激光检测和工业传感器的高科技制造公司, 随着几年的高速发展,产品不断迭代开发和更新,获得了广大客户的认可和采购订单, 但于此同时,公司的供应链也面临发展的问题,例如中长期的销售预测欠佳,范造成额外的过多库存,产品需求的变化与备货式的生产脱节等问题。公司管理层意识到需要全面诊断公司的供应链情况, 克服各种复杂性调整,需要实现能够更准确预测需求、更有效管理管理原材料供应和生产,实现最佳的供应链计划。

主要的考量点

如同许多制造行业,公司所在的仪器电子制造行业的供应链计划是一个复杂且具有挑战的工作,涉及大量的变量参数和限制条件。公司需要能够制定出考虑诸多参数的最佳计划,这些参数条件包括:

智能电网特征多,决策优化效果好

电力能源是现代经济体运行的支柱,也是能源变革的核心。 随着社会经济发展,我们的电力能源需求在不断增长,日常生活对电力的依赖也在增加。电网(包括微网)作为承载电力能源运输的主管道,除了要面对气候变化、自然灾害和网络威胁外,也因自身电力能源变革的特点,需要增加更多的弹性和韧性。

国际能源组织(IEA)的报告称,2021 年智能电网投资增加 6%,以支持越来越多的充电式交通工具 (EV),接纳可再生能源,以及储能设施等等。

酒店的市场营销的优化案例

某酒店是澳门地区的大型综合度假酒店, 面临疫情后的旅游复苏和同业竞争, 市场营销部门希望通过为不同的客户提供合适的酒店服务,在未来的营销活动中获得更多利润,具体来说:

  • 预算有限,无法开展基于较高成本的“馈赠礼物”、“研讨会”的营销活动
  • 希望确定哪种方式是获取客户的最佳方式
  • 需要确定要扩展哪些类别的客户

决策优化如何提供帮助?

我们调研分析了该酒店的当前情况和优化需求,发现疫情后的旅游行业变化大,酒店的市场营销需提升洞察分析能力,需要重新构建规范性分析模型,提升市场洞察能力到新的一个智能化水平,能够在动态条件下快速行动,并在不确定环境中做出卓越决策的能力, 为酒店经营增加更强大的竞争优势。

这些决策能力例如:

  • 自动执行复杂的决策和权衡,以更好地管理有限的资源。
  • 利用未来的机会或减轻未来的风险。
  • 根据不断变化的事件主动更新建议。
  • 实现运营目标、提高客户忠诚度、防止威胁和欺诈并优化业务流程。

在这个项目中,我们帮助酒店市场营销部门建立起智能化的科学决策机制,具体来说包括了预测模型和决策模型,:

CPLEX 求解器的关键要点

CPLEX 求解器具有非常高的鲁棒性和可靠性,能够解决高达数百万个变量和约束的求解问题, 是解决大型困难模型的首选, 甚至在某些大型问题上是唯一的可行选择。

算法特点

CPLEX 具有许多复杂的功能,可以极大地提高求解性能,其中包括:复杂的问题预处理、高效的重新启动、敏感性分析、不可行性查找器等。

线性规划

什么是数学优化?

优化是分析业务问题并做出解决问题的最佳决策的重要过程和工具。用数学术语来说,优化是从所有可行解决方案集中找到最佳解决方案的过程。

构建模型

优化过程的第一步是构建合适的模型; 建模是用数学术语识别和表达问题的目标(Objective)变量(Variable)约束(Constraints)的过程。

线性规划方法简介

现代商业环境日趋复杂, 商业目标的实现受到各种约束条件限制,如何在已有的资源条件下,实现最佳的目标? 亦或者要实现企业预定的战略目标,如何使用最经济的资源投入来实现?  

要回答这些问题,除非是简单的场景,否则往往需要用科学的数学模型化的优化方法帮忙寻找最优方案。 这些数学优化方法有不少,但真正在实际环境中用到的方法不多,我们分开几集分别介绍, 本集介绍最基本的线性规划(Linear Programming)方法。