Fabric in de praktijk
Door realtime monitoring van data uit verschillende databronnen transformeert Fabric complexe gegevensstromen naar waardevolle inzichten.
Neem een kledingwinkel als voorbeeld. AI/ML-modellen combineren datastromen en krijgen zo inzicht in voorraad- en verkoopcijfers. Die data wordt omgezet in een advies, om bijvoorbeeld populaire items op voorraad te houden en minder populaire items tijdig af te prijzen. Analyses van historische verkoopdata en marktontwikkelingen helpen vervolgens bij het identificeren van trends van klantgedrag. Dit kan weer worden ingezet voor gerichte marketingcampagnes, en uiteindelijk hogere klanttevredenheid.
Of een fabrikant van inpakmateriaal, deze ontwerpt met hulp van Fabric, gerichte AI-modellen om onderhoud van machines te voorspellen op basis van meerdere datastromen, zoals slijtagestatistieken, historische onderhoudsgegevens en machine-draaitijd. Dit preventieve onderhoud vermindert onverwachte storingen en dure reparaties. Het voorkomt potentiële problemen, waardoor downtime tot een minimum beperkt wordt.