IFS.ai が電気通信業界で AI を強化する仕組み
データリテラシーとデータ調和の必須条件は、AI を活用し、行動や意思決定に影響を与え、通信事業者が業務から洞察を効率的に収集、構築、集積できるようにする基盤です。業務効率と俊敏性、持続可能性のバランスを取ることは、ビジネスと顧客価値を創造し、新たなユースケースをサポートする上で重要です。
予測とシミュレーション：
履歴データを使用してパターンを見つけ、プロジェクトライフサイクル全体でシミュレーションを利用できるようにします。
- サービスの収益性予測。
- プロジェクトのシミュレーションと最適化。
- ネットワーク投資とリソース計画。
最適化：
目標、制約、仕事、リソースなどのインプットを得て成果を最適化します。
- ファイバー・トゥ・ホーム（FTTH）の計画と最適化。
- ビデオデータを使用した予防保全。
- スケジュールと移動を最適化して持続可能性を実現。
異常検知：
しきい値、ビジネスロジック、リアルタイムデータを通じて異常を自動的に識別します。
- 仮想資産保全の予測。
- 請求処理の異常検知を自動化。
- 不規則な財務パターンを特定。
予測とシミュレーション：
履歴データを使用してパターンを見つけ、プロジェクトライフサイクル全体でシミュレーションを利用できるようにします。
- サービスの収益性予測。
- プロジェクトのシミュレーションと最適化。
- ネットワーク投資とリソース計画。
最適化：
目標、制約、仕事、リソースなどのインプットを得て成果を最適化します。
- ファイバー・トゥ・ホーム（FTTH）の計画と最適化。
- ビデオデータを使用した予防保全。
- スケジュールと移動を最適化して持続可能性を実現。
異常検知：
しきい値、ビジネスロジック、リアルタイムデータを通じて異常を自動的に識別します。
- 仮想資産保全の予測。
- 請求処理の異常検知を自動化。
- 不規則な財務パターンを特定。
提案：
必要な知見をユーザーに提供し、是正措置を推奨します。
- 顧客データ駆動型サービス設計。
- サプライチェーンの保護と信頼性を構築。
- サービスのサステナビリティ目標への調整。
コンテキストに関する知識：
大量のデータを分析しシンプルな方法でユーザーに提供します。
- ネットワークのトラブルシューティング向け LLM インターフェイス。
- 複雑なアプリケーションと人間の介入を削減。
- 部品の再利用と改修の成功を評価。
提案：
必要な知見をユーザーに提供し、是正措置を推奨します。
- 顧客データ駆動型サービス設計。
- サプライチェーンの保護と信頼性を構築。
- サービスのサステナビリティ目標への調整。
コンテキストに関する知識：
大量のデータを分析しシンプルな方法でユーザーに提供します。
- ネットワークのトラブルシューティング向け LLM インターフェイス。
- 複雑なアプリケーションと人間の介入を削減。
- 部品の再利用と改修の成功を評価。
業界の活性化
Construction and Engineering
世界中で90億平方フィートの建設プロジェクトを IFS.ai で管理
Energy Utilities and Resources
全米1億500万世帯のエネルギーインフラをIFS.aiが支えています。
Aerospace and Defense
年間8億人以上の乗客が IFS.ai が保守する航空機で安全に渡航
Energy Utilities and Resources
米国のエネルギー会社トップ10社のうち8社が IFS.ai を利用して各家庭に電力を供給。
Manufacturing
世界中の大手メーカーが IFS.ai を使用して年間2,000億個のパッケージをサステナブルに生産、配送。
Service Industries
毎日20億人が IFS.ai で保守、整備されているエレベーターや動く歩道で移動。
Telecommunications
2億人以上の米国人が IFS.ai で管理されている携帯電話ネットワークを使用して毎日インターネットに接続
AI でどこから始めるべきかを知るのは簡単なことではありません。
IFS にはお客様とお客様のビジネスに成果をもたらす実績あるエンゲージメントモデルがあります。
ご相談ください。
