Taastuvenergia osakaalu kasv toob kaasa vajaduse mahukate energiasalvestuslahenduste järele. Et tagada varustuskindlus ja maksimaalne tasuvus, tuleb energia tootmise, salvestamise ja tarbimise investeeringuid planeerida läbimõeldult ja andmepõhiselt. Pikaajalised otsused vajavad põhjalikke arvutusi – ja need peavad olema esitatavad viisil, mis aitab kõigil osapooltel teha kiireid ja teadlikke otsuseid. Kliendile selge pilt süsteemi tasuvusest Energiapartner, kogenud päikeseparkide

Tehisintellekti (inglise keeles artificial intelligence ehk AI) projektid on muutumas digitaalse arengu lahutamatuks osaks, kuid edu saavutamiseks ei piisa üksnes uuenduslikust tehnoloogiast. STACCis oleme oma kogemuse põhjal näinud, et õnnestunud AI-lahendused tuginevad selgetele eesmärkidele, hea koostöövalmidusega meeskondadele ja läbimõeldud lähenemisele. Mis teeb ühest AI-projektist eduka projekti? Tulemuslik AI-projekt vajab tugevat vundamenti. Enne töö alustamist tasub

Elektrienergia turg on viimastel aastatel kiiresti arenenud, pakkudes uusi võimalusi, kuid tuues kaasa ka keerukaid väljakutseid. Turuosalistel tuleb igapäevaselt hallata tohutul hulgal andmeid, alates reaalajas hindadest ja tarbimisprognoosidest kuni tootmismahtudeni. Sellistes tingimustes on käsitsi tehtav andmetöötlus nii aeganõudev kui ka vigadele vastuvõtlik, mõjutades otseselt ettevõtte efektiivsust ja kasumlikkust. Automatiseeritud lahendused võimaldavad neid kitsaskohti leevendada, vähendades

AI-lahenduste kvaliteet sõltub andmete korrastatusest. Kaubanduses võib struktureerimata info viia vigade ja kahjudeni. STACC aitab ettevõtetel andmeid puhastada ja korrastada, et AI töötaks täpselt ja tõhusalt. Uuri, miks andmete puhastamine on edu alus!

Kuidas meelitada kliente tagasi? STACC ja Coop Eesti lõid AI-põhise personaalse hinnastamise süsteemi, mis pakub igale kliendile just temale sobivaid soodustusi. Loe, kuidas andmeteadus muudab jaekaubanduse tulevikku ja suurendab kliendilojaalsust!

Selver uuendas oma tellimissüsteemi STACCi AI-mudeliga – täpsemad nõudlusprognoosid, vähem üle- ja alatellimusi ning optimeeritud laovarud. Uuri, kuidas masinõpe muutis tarneahela halduse nutikamaks ja tõhusamaks.

Masinõppemeetodi valiku juures mängivad rolli mitmed aspektid, näiteks see, millised on andmed, millel meetodit rakendada plaanitakse.