主要看点
行业：
家电行业
挑战：
企业面临的挑战是如何利用已收集的大量数据，深入了解消费者在产品使用过程中对某些保鲜程序的影响。
Altair 解决方案：
Altair采用了Altair® RapidMiner®人工智能平台来解决问题，特别是利用Altair AI Studio中的功能。
优点：
Altair 和 Mabe 共同努力构建了一个模型，该模型可以基于每周的天数来提取、清理、准备和转换数据，以预测消费者行为。该模型有助于 Mabe 预测消费者行为，从而实现冰箱保鲜程序的优化，最终帮助顾客长时间地保持食物新鲜。
客户介绍
Mabe 主要致力于生产各类家用电器，包括炉灶、冰箱、洗衣机、烘干机、净水器等。该公司总部位于墨西哥城，以自有品牌以及 GE Appliances 等其他品牌在 70 多个国家/地区销售白色家电。Mabe 是开发互联产品的早期领先企业，其开发的产品允许客户服务人员能够监控设备的运行状况。多年以来，Altair 一直在为 Mabe 提供产品开发流程所需的核心技术，而如今 Mabe 正与 Altair 合作部署并增强其互联产品战略。
面临的挑战
Mabe 从其互联产品（特别是冰箱）中得到了大量的宝贵信息。企业面临的挑战是利用已收集数据深入了解消费者在产品使用过程中对某些保鲜程序的影响。Mabe 了解到冰箱的一些自动程序可能会受到消费者互动的影响。因此，该团队假设增加可以预测消费者行为的模型可能有助于优化冰箱的自动程序，从而提高性能并节省能耗。
Altair解决方案
Altair 着手通过使用 Altair® RapidMiner® 人工智能 (AI) 功能（特别是 Altair AI Studio 中的功能）来解决这一问题。Mabe 的数据有超过一百万条记录，因此数据的快速处理便显得尤为重要。
Altair 和 Mabe 共同构建了一个模型，可以提取、清理、准备和转换数据，以根据一周中的几天来预测消费者行为。Altair 以往的经验对于帮助Mabe 实现其目标至关重要，因为 Altair 之前曾处理过此类数据和模型。Altair 团队对时间序列数据的处理方式进行了一些研究，而 Mabe 在整个过程中提供了业务洞察新信息，以确保模型与团队目标保持一致。
Altair 和 Mabe 在整个概念验证 (PoC) 过程中进行深度合作，每周会不时交换信息反馈。在测试阶段，Mabe 先使用直接从数据库中提取的数据对该模型进行测试。具体的解决方案是进行模型创建，从数据库中的不同表格收集数据，然后进行数据转换和数据准备，最后对其进行建模。随后，使用生成的模型对新数据进行评分，并深入了解消费者如何使用冰箱以及冰箱的性能。
购买 Altair RapidMiner 后，Mabe 的工程技术团队便开始使用 Altair AI Hub 进行模型部署。整个项目大约花了两个月的时间，考虑到所需的数据量以及 Mabe 工程师首次使用这些工具这一前提，因此大家一致认为项目周期非常短。
关键结果
总体而言，Altair 与 Mabe 共建的模型有助于 Mabe 预测消费者行为，从而实现冰箱保鲜程序的优化，最终帮助顾客长时间地保持食物新鲜。该模型将使用 Mabe 构建的数据库进行测试，并与用户的真实行为进行比较，以计算其准确性。
利用大型历史数据集分析、建模和部署此类模型，使得 Mabe 能够在其白色家电产品中运用人工智能技术，从而更好地了解大数据如何突破壁垒并充分发挥创新作用。
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