Кауфланд черпи ИТ идеи от българско състезание
IoT решение може да планува неизправности в мотокарите
Решения от надпреварата Datathon могат да се приложат в бизнеса на Кауфланд по целия свят, показа Пенчо Добрев (вдясно), анализатор на данни в Kaufland IT HUB
В рамките на 48 часа над 140 участници от 11 страни на няколко континента опитаха с данни, налични единствено вътрешно във водещи компании, в световното съревнование Datathon, проведено у нас от Data Science Society.
Участниците в надпреварата за разбор на данни благодарение на машинно образование се допитваха до 30 международно приети ментори и специалисти от Австрия, Индия, Португалия, Малайзия, България, Германия, Хърватска и Катар. Победител в конкуренцията стана малайзийският тим Cads cradle, който показа решение на проблем, заложен от централата на Кауфланд в Германия, в областта на интернет на нещата (IoT).
Ментори от Kaufland IT HUB – звеното на интернационалната верига магазини за разработка на приложения, подпомагаше всички участници, работещи по проблема. Конкретната задача провокира участниците да открият метод, по който могат да бъдат планувани неизправности в мотокарите. За задачата им бяха предоставени данни с действителни разбори, които те да употребяват при използването на своя метод.
още по тематиката
Подходът на отбора-победител се основава на потребление на невронни мрежи и изкуствен интелект за предугаждане на повреди в машините от самото начало на тяхната употреба.
„ Cads cradle съумяха да дадат решение и по какъв начин да бъдат прочетени тези данни “, показа Пенчо Добрев, анализатор на данни в Kaufland IT HUB. Той добави, че решението може да бъде приложено в действителния бизнес на Кауфланд по целия свят, което значи в над 1200 хипермаркета в Европа, а скоро и в Австралия.
Това не е първият случай, в който Кауфланд ползва бизнес „ кейсове “ от надпреварата. Решение на отбор-участник от минало издание на Datathon впечатли менторите на компанията и към този момент се тества в централата в Германия. То е за различаване на плодовете и зеленчуците единствено по типа им, без да се постанова клиентът да търси и избира от всички вероятни авансово заложени артикули, като по този начин се пести времето за извършване на покупки.
Решения от надпреварата Datathon могат да се приложат в бизнеса на Кауфланд по целия свят, показа Пенчо Добрев (вдясно), анализатор на данни в Kaufland IT HUB
В рамките на 48 часа над 140 участници от 11 страни на няколко континента опитаха с данни, налични единствено вътрешно във водещи компании, в световното съревнование Datathon, проведено у нас от Data Science Society.
Участниците в надпреварата за разбор на данни благодарение на машинно образование се допитваха до 30 международно приети ментори и специалисти от Австрия, Индия, Португалия, Малайзия, България, Германия, Хърватска и Катар. Победител в конкуренцията стана малайзийският тим Cads cradle, който показа решение на проблем, заложен от централата на Кауфланд в Германия, в областта на интернет на нещата (IoT).
Ментори от Kaufland IT HUB – звеното на интернационалната верига магазини за разработка на приложения, подпомагаше всички участници, работещи по проблема. Конкретната задача провокира участниците да открият метод, по който могат да бъдат планувани неизправности в мотокарите. За задачата им бяха предоставени данни с действителни разбори, които те да употребяват при използването на своя метод.
още по тематиката
Подходът на отбора-победител се основава на потребление на невронни мрежи и изкуствен интелект за предугаждане на повреди в машините от самото начало на тяхната употреба.
„ Cads cradle съумяха да дадат решение и по какъв начин да бъдат прочетени тези данни “, показа Пенчо Добрев, анализатор на данни в Kaufland IT HUB. Той добави, че решението може да бъде приложено в действителния бизнес на Кауфланд по целия свят, което значи в над 1200 хипермаркета в Европа, а скоро и в Австралия.
Това не е първият случай, в който Кауфланд ползва бизнес „ кейсове “ от надпреварата. Решение на отбор-участник от минало издание на Datathon впечатли менторите на компанията и към този момент се тества в централата в Германия. То е за различаване на плодовете и зеленчуците единствено по типа им, без да се постанова клиентът да търси и избира от всички вероятни авансово заложени артикули, като по този начин се пести времето за извършване на покупки.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ