Previsão do evento
Usando IA com modelos matemáticos complexos, é possível prever com alta probabilidade a ocorrência de um evento.
Manutenção preditiva
Os modelos de aprendizado de máquina criam padrões de anomalias que alertam sobre falhas ao longo do tempo.
Atendimento ao cliente preditivo
Usando os dados de suporte, são encontrados padrões que permitem desenvolver soluções para problemas e prever futuras reclamações/reivindicações.
Projeto de manufatura preditiva
Previsão de mecanismos de ação (MoA)
MoA Prediction
Preveja o mecanismo molecular subjacente às telas fenotípicas e ensaios de acompanhamento.
Previsão de efeitos adversos (medicamentos)
Com base em dados clínicos, ajuda a determinar os efeitos adversos que alguém pode ter de um medicamento ou tratamento.
Previsão do risco de falta de estoque (estoques / fornecedores)
A falta de estoque de estoque crítico para os negócios pode ser evitada usando dados capturados no local onde o estoque se move.
Previsão de doenças (saúde pública)
Modelos de aprendizado de máquina treinados em dados de troca de informações de saúde em uma área geográfica podem prever a probabilidade de uma pessoa ou grupos de pessoas adquirirem uma doença específica.
Churn de clientes ou previsão de churn
Com base em metadados e padrões de comportamento, com a IA é possível prever se um cliente vai sair.
Previsão dos fatores que contribuem para algum tópico em estudo
Ao identificar o comportamento dos agentes por meio da análise de dados, os riscos potenciais podem ser determinados.
Previsão de readmissões (hospital)
Ele pode encontrar motivos que levam à readmissão de um paciente em um hospital e fornecer recomendações sobre os tipos de tratamento com maior probabilidade de sucesso.
Previsão de falhas na produção
Com base nos dados dos processos de produção, é possível reduzir significativamente as falhas de produção.
Previsão de demanda
Por meio de modelos de previsão e utilizando dados de movimentação de estoque, é possível prever a demanda.
