Gartner estimates that by 2025, 75 percent of data will be processed outside the traditional data center or cloud.¹

Mitä on Luova sovelluskehitys ?

Luova tekoäly + Copilot + MAUI

Omnichannel

4 trillion of productivity gain in GDP.

how much does your solution offer NEW capabilities to increase growth?

 
 
industry40.png

Industrial Cloud Computing

Industrial cloud computing is a broad term for cloud technology used in asset-intensive industries such as manufacturing, telecommunications, mining, construction, waste and water management, and energy generation/distribution. (Source: Siemens)

AIoT and Edge Computing

Edge computing is a distributed computing framework that brings enterprise applications closer to data sources, such as Internet of Things (IoT) devices or local edge servers. This proximity to data at its source can deliver real business benefits: faster insights, improved response times and better bandwidth availability. (Source: IBM)

av5000.png

Security

Artificial Intelligence (AI) technologies are being adopted globally by all industries to drive efficiency, improve productivity and reduce costs. The rail industry is no exception. Fueled by intelligence from AI-driven systems and applications, railway operations are becoming safer, smarter and more reliable, significantly enhancing passenger travel experience and freight logistics services.

For rail transportation, AI can provide improvements including fast and convenient ticket-free check-in to accurate arrival-time predictions, personalized infotainment and onboard services, real-time track heath diagnostics, and rapid response in an emergency.

These AI-driven applications only function with proper data input that is collected by massive numbers of Internet of Things (IoT) devices installed in stations, on trains, and along tracks. A successful implementation of such rail applications requires a seamless integration of AI and IoT technologies. By leveraging more than 20 years of expertise in developing highly reliable and available embedded computing systems, ADLINK brings advanced AIoT (AI and IoT) solutions to rail transportation, enabling customers in developing a variety of applications that can deliver true value and performance. ADLINK is committed to helping customers gain competitive advantages by allowing them to focus their development efforts on differentiating their end applications. (Source: ADLINK)

Tekoälypalvelumme auttavat sinua saavuttamaan tavoitteesi:

  • Automatisaatio: 2x nopeampi suorituskyky. Oppivat laitteet 5x oppimistehokkuus

  • Asiakaspalvelu: 2x parempi asiakastyytyväisyys

  • Myynti: 3x suurempi myynti

  • Tuotanto: 2x parempi laatu

  • Innovaatiot: 5x nopeampi tuotteistus

Tekoälypalvelumme auttavat sinua saavuttamaan tavoitteesi:

  • Automatisaatio:

    • 2x nopeampi suorituskyky: Tekoälyä voidaan käyttää toistuvien tehtävien automatisointiin, jolloin vapautuu aikaa tärkeämpään työhön. Esimerkiksi asiakaspalvelun chat-botit tai kassajärjestelmät voivat hoitaa asiakaspalvelutehtäviä 24/7 ilman taukoja tai virheitä.

    • Oppivat laitteet 5x oppimistehokkuus: Tekoälyä voidaan käyttää oppimiskykyisten laitteiden, kuten robottien, kehittämiseen. Oppimiskykyiset laitteet voivat oppia ympäristöstään ja parantaa suorituskykyään ajan myötä, jolloin niiden tuottavuus voi kasvaa jopa 5-kertaiseksi.

  • Asiakaspalvelu:

    • 2x parempi asiakastyytyväisyys: Tekoälyä voidaan käyttää asiakaspalvelun parantamiseen esimerkiksi tarjoamalla henkilökohtaisempaa palvelua, nopeampia vastauksia tai parempia suosituksia. Esimerkiksi tekoälyä voidaan käyttää asiakaspalveluchat-bottien kehittämiseen, jotka pystyvät ymmärtämään ja vastaamaan asiakkaiden kysymyksiin luonnollisella kielellä.

  • Myynti:

    • 3x suurempi myynti: Tekoälyä voidaan käyttää myynnin lisäämiseen esimerkiksi kohdentamalla markkinointia paremmin, analysoimalla myyntidataa tai kehittämällä uusia myyntiprosesseja. Esimerkiksi tekoälyä voidaan käyttää asiakastietojen analysointiin ja kohdennettujen markkinointikampanjoiden luomiseen, jotka voivat johtaa myynnin kasvuun.

  • Tuotanto:

    • 2x parempi laatu: Tekoälyä voidaan käyttää tuotannon laadun parantamiseen esimerkiksi tunnistamalla virheitä, säätämällä prosesseja tai optimoimalla resurssien käyttöä. Esimerkiksi tekoälyä voidaan käyttää tuotantolinjojen valvomiseen ja virheiden tunnistamiseen, jolloin laatuvirheiden määrää voidaan vähentää.

  • Innovaatiot:

    • 5x nopeampi tuotteistus: Tekoälyä voidaan käyttää innovaatioiden nopeuttamiseen esimerkiksi datan analysointiin, trendien tunnistamiseen tai uusien ideoiden keksimiseen. Esimerkiksi tekoälyä voidaan käyttää markkinadatan analysointiin uusien tuotteiden ja palveluiden kehittämiseksi, jolloin tuotteistuksen aikaa voidaan lyhentää.