Gıda perakende alanında, global ölçekte lider üreticiler arasında yer alan firmada, talep tahminleme sürecinin makine öğrenmesi algoritmaları ile yeniden tasarlanması ve aktivite-fiyat duyarlılığı için bir simülasyon çözümü geliştirilmesiyle, tahmin doğruluğunun ortalama %15’den fazla artışı ve karlılığın maksimize edilmesi için uygulanması gereken optimum kampanya miksinin kolayca hesaplanabilmesi sağlanmıştır. Forecast+

Önde gelen market zincirlerinden olan müşterimizde, doğru sipariş ve araç yükleme planlaması ile, teslimat araçlarının doğru rotalanması sayesinde %7.5’luk lojistik maliyetlerinde azalma sağlanmıştır. Route+

Önde gelen market zincirlerinden olan müşterimizde, elektrikli araçların, doğru teslimat noktalarında konumlandırılması sayesinde, daha çevreci operasyonel bir teslimat süreciyle, ülke geneli araçların yaptığı toplam mesafede %20-25 arasında azalma sağlanmıştır. Locate+

Global ölçekte binlerce çalışanı bulunan hızlı tüketim ürünleri üreticisi müşterimizde, makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde, çalışan turnover oranı sonraki 6 ay için organizasyonel olarak %70 üzeri doğrulukla tahmin edilebilmiş ve çalışan bağlılığına tüm faktörlerin ne kadar etki ettiği modellenerek, önleyici aksiyonlar için önemli bir karar desteği sağlanmıştır. HR-IQ

Önde gelen donuk ürünler üreticisi olan müşterimizde, ürün dolaplarının fotoğrafları üzerinden Görüntü Tanıma teknolojisi ile ürün bulunurluğunu ve planogram uyumlarını daha kolay kontrol edebilmeye yönelik otomatize sistem geliştirilmiştir. Shelf-IQ

Global ölçekte önemli markaları barındıran gıda üreticisi müşterimizde, bant üzerinde akan gıda ürünlerinde yüksek akrilamid seviyesinden kaynaklanan görüntüsel değişimleri analiz edip uyarı sağlayarak, kalite kontrol standartlarını yükselten kamera entegre yapay zeka tabanlı çözüm sağlanmıştır. Recognize+