A mesterséges intelligencia bevezetése közvetlen, mérhető üzleti előnyökkel jár. Az alábbi területeken kiemelkedő hatást érhet el a CEOX MI-megoldásaival:

• Energiahatékonyság: Intelligens vezérlőrendszereink minimalizálják a pazarlást. Az MI valós időben optimalizálja például egy gyár vagy épület energiafelhasználását, így akár 15–20%-os megtakarítás is elérhető az energiaköltségekben. Kevesebb energiafogyasztás = alacsonyabb kiadások és fenntarthatóbb működés.

• Termelékenység növelése: Az automatizált folyamatok csökkentik a hibalehetőségeket és a kieső időt. Például a prediktív karbantartásra épülő MI-modul akár 50%-kal mérsékelheti a nem tervezett gépleállásokat egy termelésben, így a munkatársak kevesebb megszakítással, folyamatosan tudnak értéket teremteni. A végeredmény: gyorsabb projektlezárások és nő a dolgozók egy főre jutó teljesítménye.

• Gyors megtérülés (ROI): MI-megoldásaink bevezetése tipikusan 18 hónapon belül megtérül. A hatékonyabb energia- és erőforrás-felhasználás, a 20% körüli üzemeltetési költségcsökkenés és a magasabb termelékenység együttesen azt eredményezi, hogy a beruházás rövid időn belül profitot termel. Az MI nem hosszú távú költség, hanem rövid távon is megtérülő befektetés.

Összefoglalva: A mesterséges intelligencia alkalmazásával vállalata fenntarthatóbban, hatékonyabban működik, és a befektetés rekordidő alatt megtérül.

A CEOX fejlesztéseinek hátterében egy erős, tudományosan megalapozott technológiai bázis áll. Szakértői csapatunk nemcsak követi, de formálja is az MI-innovációkat – így ügyfeleink mindig a legjobbat kapják. Néhány kiemelt technológiai alapelvünk és újításunk:

• Célirányos MI a konkrét feladatokra: Míg az általános mesterséges intelligencia (AGI) modellek – mint például a ChatGPT vagy más generatív AI-k – sokféle feladatra készülnek, mi kifejezetten egy-egy üzleti kihívásra hangolt MI-t fejlesztünk. Ez a fókuszált megközelítés azt eredményezi, hogy rendszereink gyorsabban, pontosabban és megbízhatóbban teljesítenek az adott szakterületen, mint a „mindenre jó” általános megoldások.

• Fejlett algoritmikus alapok: Saját megoldásaink a legújabb matematikai és informatikai kutatásokra épülnek. Ötvözzük a hagyományos statisztikai módszereket a modern mélytanulás erejével: például rejtett Markov-modellek elemzik a felhasználói viselkedés időbeli mintázatait, hosszú memóriájú neurális hálók (LSTM) ismerik fel valós időben az anomáliákat a komplex adatsorokban, míg a spektrális elemzésre épülő SVM algoritmusok rendkívül precíz osztályozást tesznek lehetővé. Ez a többpillérű algoritmikai háttér biztosítja, hogy a CEOX MI-rendszerek tanulékonyak, pontosak és robusztusak legyenek.

• Szövetségi tanulás (Federated Learning): Az adatvédelem és a gépi tanulás ötvözésének innovatív módja. Ahelyett, hogy minden adatot egy központi helyre gyűjtenénk be elemzésre, a szövetségi tanulás lehetővé teszi, hogy az egyes eszközök vagy szerverek helyben tanuljanak a saját adataikból. Csak az anonimizált tanulási eredmények kerülnek megosztásra a központi rendszerrel, ahol összesítésre és továbbfejlesztésre kerül a modell. Ezt követően a továbbfejlesztett közös modell visszakerül minden helyi végpontra. Így mindenki profitál a hálózat kollektív tudásából anélkül, hogy az érzékeny adatok elhagynák a vállalatot. Ez a megközelítés maximális adatvédelmet nyújt, garantálja a GDPR/NIS2 megfelelést, és közben folyamatos, hálózati szintű tanulást biztosít.

• Felhőalapú és lokális infrastruktúra: Megoldásaink a Python nyelv rugalmasságára és a TensorFlow mélytanuló keretrendszer erejére épülnek. Dedikált felhőszolgáltatásokat (Google Cloud platform) használunk a nagy számítási igényű feladatokhoz, így az Ön MI-rendszere igény szerint skálázódik, és mindig a legmagasabb teljesítményt nyújtja. Emellett Magyarországon fenntartunk egy saját szerverfarmot is a gyors válaszidők és a helyi adatbiztonság érdekében. A hibrid infrastruktúránk biztosítja, hogy az AI-megoldás egyszerre legyen nagy teherbírású, megbízható és rugalmas, bármilyen üzleti környezetben.

Összefoglalva: A CEOX a tudományos innovációt ötvözi a gyakorlati megoldásokkal – Ön biztos lehet benne, hogy MI-rendszereink a lehető legfejlettebbek, legbiztonságosabbak és legrugalmasabbak.

Számtalan példát tudunk felmutatni arra, hogyan hozzák meg a CEOX MI-megoldásai a várt eredményeket. Még ha konkrét ügyfélneveket nem is említünk, az alábbi demo- és pilot projektek jól szemléltetik technológiánk hatékonyságát különböző területeken:

• Gyártási prediktív karbantartás (pilot): Egy hazai gyártóvállalatnál pilot projekt keretében vezettük be prediktív karbantartó MI-modulunkat. A rendszer már a tesztidőszak első 6 hónapjában 3 kritikus meghibásodást jelzett előre a gépparkban. Ennek köszönhetően az üzemeltető 30%-kal csökkenteni tudta a nem várt leállások időtartamát, éves szinten több tízmillió forint veszteséget előzve meg. A projekt eredményei alapján az ügyfél az első év végére majdnem teljesen visszanyerte a beruházás költségét, miközben a termelés folyamatosabbá és kiszámíthatóbbá vált.

• Okosépület energiamenedzsment (demo): Egy irodaházban demó jelleggel telepítettünk AI-alapú energiafelhasználás-optimalizáló rendszert. Az intelligens vezérlés valós időben hangolta össze a fűtést, hűtést és világítást a tényleges használati mintázatokkal. Az eredmény: már az első hónapokban 15%-os energia-megtakarítást értünk el az épületben. Ez a csökkenés közvetlen költségmegtakarítást jelentett az üzemeltetőnek, miközben hozzájárult a fenntarthatósági célok teljesítéséhez és javította a bent tartózkodók komfortérzetét is.

(További példák: Hasonló sikereket értünk el logisztikai adatelemző projektekben, ahol az AI a folyamatokat optimalizálva növelte a kiszállítási pontosságot, illetve kiberbiztonsági pilotokban, ahol az MI a hagyományos rendszereknél jóval korábban észlelte a fenyegetéseket – de erről majd személyesen többet is megtudhat!*)

Összefoglalva: Legyen szó termelésről vagy épületüzemeltetésről, a CEOX testreszabott MI-megoldásai bizonyítottan kézzelfogható üzleti eredményeket hoznak.