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Clasificación de defectos en planchas de acero

Implementación de un sistema de clasificación automática, mediante redes neuronales convolucionales, de defectos en las planchas de acero producidos durante el proceso de producción.

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Mantenimiento Predictivo en la Cadena de Producción

Utilizando algoritmos de predicción somos capaces de identificar el comportamiento habitual de una máquina y generar alarmas en el momento en el que se detectan anomalías. Esto permite realizar mantenimientos dirigidos según la monitorización de las máquinas, y tener más conocimiento y visibilidad sobre el estado de los activos.

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Predicción de la demanda

Con el análisis de datos de diversas fuentes y el uso de algoritmos de Machine Learning el sistema es capaz de automatizar la previsión de la demanda y con ello optimizar las operaciones de aprovisionamiento y compras así como la mejora de procesos productivos.

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Digitalización de proceso de aduanas y nominación de buques con Blockchain

A través de un Desarrollo basado en Cloud, Blockchain e Inteligencia Artificial, digitalizamos los procesos de despacho aduanas y nominación buques, logrando la trazabilidad y automatización de las operaciones en los procesos en los que sea necesario validación y certificación con base legal.

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Planificador Transporte por Carretera

El uso de nuestras tecnologías de predicción y optimizadores de rápida respuesta genera un modelo de gestor de tráfico digital, que asiste al personal del departamento de tráfico y les libera de las tareas más repetitivas, permitiéndoles centrarse en las tareas de más alto valor añadido.

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Predicción precios medicamentos

Las series temporales que conforman el histórico de precios permiten generar modelos predictivos que proyectan, a tiempo futuro, la evolución de los precios de los medicamentos o conjuntos de ellos, clasificados previamente en un proceso de clusterización.

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Análisis de interacción en lineales con Visión Artificial

Haciendo uso de tecnologías de visión artificial podemos extraer información relativa a los hábitos en tienda. Agregándola con información de campañas, podemos generar estudios personalizados de alto valor.

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Segmentación de clientes

La segmentación permite dividir clientes en grupos basados en unas características comunes. Anticipamos el comportamiento del consumidor agregando información de diferentes fuentes, lo que permite adaptar la estrategia de marketing.

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Análisis de sentimiento en redes sociales

El análisis de sentimiento es un proceso automatizado para analizar texto e interpretar y extraer información subjetiva. A través del aprendizaje automático y el uso de análisis de texto, estos algoritmos pueden clasificar textos como positivos, negativos y neutrales, o bien sacar las emociones que existen en ellos. Ayuda a una empresa a comprender el sentimiento social de su marca, producto o servicio.

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Modelos de Atribución por Canal

Los modelos de atribución proporcionan un conjunto de reglas que permiten asignar un determinado valor a los canales por los que un usuario ha pasado antes de realizar la conversión final y así poder valorar la eficacia de cada canal en las campañas de marketing.

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Recomendador de estrategias de marketing

El uso de técnicas de Machine Learning para la segmentación nos permite conocer los distintos tipos de clientes que tiene una empresa, lo que facilita el desarrollo de estrategias comerciales y de marketing más enfocadas a las necesidades o intereses específicos de la campaña.

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Lead Scoring

El Lead scoring es el proceso de asignación de una puntuación numérica a cada lead que se genera para un cierto negocio. Este proceso ayuda al equipo de ventas y marketing a priorizar leads, responder de manera apropiada y aumentar la tasa de conversión de clientes.

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