Orange Peak Company heeft een afdeling A.I. waar verschillende modellen worden ontwikkeld op basis van “machine learning” en intelligente algoritmes. De gemene deler van deze modellen is dat ze voorspellen op basis van datastromen.
Voorspel het gedrag van bedrijven, consumenten en klanten om concurrenten voor te blijven en beslissingen te nemen zonder veel onzekerheid. Met Orange Peak Company verhoogt u analytische kennis in uw hele bedrijf door voorspellende analyses in te zetten op basis van A.I.
Orange Peak Company heeft een inhouse ontwikkelde A.I.-engine genaamd Apollo. Apollo is een A.I. aangedreven proces om toekomstige gegevensreeksen te voorspellen op basis van eerdere gegevensreeksen. Het heeft een groot aantal statistische modellen om voorspellingsmodellen te onderbouwen. Het maakt gebruik van talrijke A.I. algoritmen om intelligentie aan het model toe te voegen en gebruikt tot slot een diversiteit aan wiskundige modellen voor het berekenen, comprimeren of extrapoleren van gegevens.
De engine is gebouwd met de Python programmeertaal die in de huidige tijd het meest geschikt wordt geacht om A.I. modellen te ontwikkelen.
Apollo heeft een zeer steile leercurve en genereert de beste resultaten als er grote datasets beschikbaar zijn om gedrag te voorspellen. In een aantal modellen kan Apollo tot 97% van de werkelijkheid voorspellen!
Als dit wordt gecombineerd met andere processen kunnen er automatische workflows worden gemaakt. Voorbeelden hiervan zijn voor retail-locaties een volledig bestelproces
Dit type geautomatiseerde bestelling is veel verfijnder dan systemen met een zogenaamde "ijzeren voorraad" of modellen die "afgelopen week" of "dezelfde week vorig jaar" als uitgangspunt nemen.
Voor uitzendbureaus is dit een automatisch matching proces van kandidaten en vacatures. Ook hier is het proces veel gedetailleerder en meer omvattend dan een intercedent ooit zelf zou kunnen doen.
Met Apollo kunnen we ook logistieke analyses ontwikkelen. Met een dergelijke analyse kan het proces van logistiek en distributie van producten en transportbewegingen in hoge mate worden geautomatiseerd en veel nauwkeuriger verlopen. Hierdoor kan er met minder kilometers en resources dezelfde performance worden gehaald.
Daarnaast is het A.I. model zeer goed in het voorkomen van verspilling en te grote voorraden door veel nauwkeuriger aan te sluiten op de wensen van de consument in verschillende markten.