Case studies
Projekt
Prognozowanie Awaryjności w Produkcji
Firma
Siemens
Kraj
Niemcy
Wielkość
450 000+ pracowników
Branża
Elektronika
- Wysokie koszty braków produkcyjnych (odrzucone produkty)
- Niespójne inspeksje, czeste błędy manualne
- Niespodziewane przestoje produkcji obniżające wydajność
- Brak możliwości prognozowania uszkodzeń przed ich zaistnieniem
- Wdrożenie systemu AI łączącego predictive maintenance (prognozowanie awaryjności), kontrolę jakości w czasie rzeczywistym oraz cyfrowe bliźniaki (digital twins)
- System analizuje dane sensorowe z maszyn, identyfikuje anomalie
- Integracja z systemami PLC i MES dla automatyzacji procesów zamkniętych
- Automatyczna detekcja defektów poprzez computer vision zamiast inspekcji manualnych
- Built-in quality (jakość wbudowana): 99.9988% – praktycznie zero defektów na linii produkcyjnej
- Redukcja kosztów braków: o około 75%
- Wydajność hali produkcyjnej: wzrost o 33%
- OEE (Overall Equipment Effectiveness): poprawa z 70% do 85%
Projekt
Detekcja Oszustw Finansowych
Firma
HSBC
Kraj
Wielka Brytania
Wielkość
200 000 + pracowników
Branża
bankowość | finanse | venture
- Analiza 1.35 miliarda transakcji miesięcznie dla 40 milionów kont
- Wysokie fałszywe alarmy tradycyjnych systemów (czasochłonna analiza manualna)
- Niskie wykrycie rzeczywistych oszustw w porównaniu do zagrożeń
- Konieczność przyspieszenia procesu bez zwiększenia liczby analityków
- Wdrażanie Dynamic Risk Assessment system (współpraca z Google Cloud)
- ML modele analizują historyczne dane transakcji
- Behawioralna analiza anomalii – system uczy się normalnego zachowania każdego klienta
- Real-time scoring transakcji na podstawie ryzyka
- Klasyfikacja: niewarty uwagi, wart przeanalizowania, krytyczny
- Zwiększenie detekcji: 2-4x więcej wykrytych oszustw finansowych
- Redukcja fałszywych alarmów: o 60%
- Przyspieszenie procesu analizy: z tygodni do godzin
- Poprawa obsługi klienta: mniej zbędnych blokad transakcji
Projekt
Monitoring Zgodności Transakcji
Firma
DBS Bank
Kraj
Singapur
Wielkość
36 000 pracowników
Branża
bankowość | finanse | venture
- Przetwarzanie 1.8 miliona transakcji na godzinę
- Wysoki odsetek fałszywych alarmów utrudniający pracę analityków
- Nie dość szybka detekcja nowych typów przestępstw finansowych
- Konieczność spełnienia rygorystycznych wymogów regulacyjnych
- Wdrożenie zaawansowanych algorytmów AI do monitorowania transakcji
- Analiza behawioralna: detekcja wzorów nienormalnych dla danego klienta
- Automatyczne flagowanie podejrzanej aktywności w czasie rzeczywistym
- Analiza sieci transakcji: identyfikacja powiązań między podejrzanymi kontami
- Real-time risk scoring dla każdej transakcji
- Redukcja fałszywych alarmów: o 90%
- Poprawa dokładności detekcji: o 60%
- Przyspieszenie czasu śledztwa: o 75%
- Lepsze raportowanie regulacyjne i zgodność z wymogami
Projekt
Automatyczna Inspekcja Wizualna
Firma
Foxconn (z technologią Huawei)
Kraj
Chiny
Wielkość
700 000+ pracowników
Branża
Elektronika | informatyka | Produkcja | technologia
- Mikroskalowa kontrola montażu elektronicznego (umiejscowienie, adhezja, etykiety)
- Inspekcja manualna: powolna i podatna na błędy
- Wysoka niezawodność niezbędna dla produktów konsumenckich
- Niemożność skalowania inspeksji przy wzroście produkcji
- Wdrożenie systemu automatycznej inspeksji wizualnej zasilanego AI
- Wykorzystanie edge AI i computer vision
- System trenowany na milionach obrazów defektywnych i prawidłowych produktów
- Przetwarzanie w rzeczywistym czasie na liniach produkcyjnych
- Inspeksja automatyczna: ponad 6 000 urządzeń miesięcznie
- Dokładność: powyżej 99%
- Redukcja defektów: o do 80%
- Wyeliminowanie wąskiego gardła czasowego w procesie
Projekt
Dynamiczna Cena Pokojów
Firma
Marriott International
Kraj
USA
Wielkość
400 000+ pracowników
Branża
hotelarstwo | turystyka
- Ręczne ustalanie cen pokojów w zależności od zmiennego popytu
- Brak elastyczności w reagowaniu na zmiany rynkowe
- Utrata przychodu z powodu suboptymalne wyceny
- Konieczność optymalizacji cen dla całego portfolio marek
- Wdrożenie systemu AI revenue management (proprietary One Yield system)
- ML modele analizują ogromne bazy danych rezerwacji
- System śledzi 80+ zmiennych wpływających na popyt
- Real-time pricing adjustments na podstawie bieżących warunków
- Group Pricing Optimizer: rekomendacje cenowe dla rezerwacji grupowych
- Wzrost RevPAR (Revenue Per Available Room): o 8-10%
- Wyższa obsadzenie hoteli w tradycyjnie słabsze okresy
- Optymalizacja cen zarówno dla klientów indywidualnych jak grupowych
- Zwiększona konkurencyjność dzięki dynamicznej wycenie
Projekt
Segmentacja Klientów i Personalizacja Cen
Firma
Hilton Hotels
Kraj
USA
Wielkość
135 000+ pracowników
Branża
hotelarstwo | turystyka
- Tradycyjna cena dla wszystkich klientów (one-size–fits-all)
- Niemożność rozpoznania preferencji i wzorów rezerwacji
- Utrata potencjalnych przychodów z upsell i ancillary
- Brak personalizacji ofert dla różnych segmentów klientów
- Analiza AI milionów profili Hilton Honors i wzorów rezerwacji
- Granularna segmentacja klientów: preferencje (śniadanie vs. najniższa cena)
- Identyfikacja podróży biznesowych vs. weekend vs. rekreacyjnych
- Personalizowana wycena i promocje w kanałach bezpośrednich
- ML modele uczą się preferencji każdego segmentu
- Wzrost przychodów: o 5-8%
- Wzrost satysfakcji klientów: oferty lepiej dopasowane do potrzeb
- Redukcja dependency od platform trzecich
- Wyższa marża netto na rezerwacje bezpośrednie
Projekt
Oszustwa na Kartach Kredytowych
Firma
JPMorgan Chase
Kraj
USA
Wielkość
300 000+ pracowników
Branża
bankowość | finanse
- Analiza miliardów transakcji karty kredytowej rocznie
- Tradycyjne systemy reguł zbyt sztywne i nieefektywne
- Oszuści ciągle opracowują nowe metody
- Szybkie decyzje konieczne w millisekundach
- Wdrożenie AI system do real-time fraud detection
- ML algorytmy analizują wzorce transakcji i zachowania użytkownika
- Biometria behawioralna: analiza szybkości pisania, ucisku na ekranie
- Urządzenia fingerprinting: rozpoznanie charakterystik urządzenia
- Multi-layer approach: kombinacja ML i human review dla weryfikacji
- Redukcja oszustw na kartach kredytowych: o 60% w ciągu 6 miesięcy
- Mechanizmy dodatkowe: autentykacja dwufaktorowa, fingerprinting
- Szybka odpowiedź: decyzje w millisekund, nie minutach
- Zmniejszona liczba fałszywych transakcji blokowanych dla prawidłowych klientów
Projekt
AI w Diagnostyce Onkologicznej
Firma
HCA Healthcare
Kraj
USA
Wielkość
300 000 + pracowników
Branża
medycyna | opieka zdrowotna
- Opóźnienia w diagnostyce raka od diagnozy do pierwszego leczenia (średnio 6 dni)
- Czas spędzony na ręcznym przeglądzie raportów patologicznych (11 000+ godzin rocznie)
- Ryzyko pominięcia przypadków w dużej objętości dokumentów
- Konieczność zwiększenia liczby pacjentów onkologicznych bez rozbudowy kadry
- Wdrożenie Azra AI: system automatycznie analizuje raporty patologiczne
- Detekcja potencjalnych pacjentów onkologicznych w czasie rzeczywistym
- Identyfikacja ubocznych znalezisk (incidental findings) w raportach radiologicznych
- Automatyzacja rejestracji nowotworów (ekstrakcja 50+ pól informacji)
- Integracja systemu z EHR (Meditech) dla automatycznego śledzenia pacjentów
- Skrócenie czasu od diagnozy do pierwszego leczenia: o 6 dni
- Oszczędność czasu pracowników: 11 000+ godzin rocznie
- Zwiększenie liczby obsługiwanych pacjentów onkologicznych: +10 000 w 14 miesiącach
- Poprawa czasu navigacji pacjentów: o 65%
Projekt
Optymalizacja Łańcucha Dostaw
Firma
Unilever
Kraj
Wielka Brytania
Wielkość
130 000+ pracowników
Branża
logistyka | Produkcja | żywność
- Złożoność zarządzania zapasami w globalnym łańcuchu dostaw
- Trudność w prognozowaniu popytu uwzględniającymi sezonowość
- Opóźnienia i brak synchronizacji między etapami
- Zmienność warunków rynkowych, pogody, zmian preferencji konsumentów
- Integracja AI w 20 wieżach kontroli łańcucha dostaw na świecie
- Kombinacja real-time data i machine learning
- Prognozowanie popytu na podstawie danych historycznych, sezonowości, czynników zewnętrznych
- Algorytm optymalizuje poziomy zapasów dla każdej lokalizacji
- Lepsza koordynacja logistyki i zaopatrzenia
- Redukcja przypadków braku towaru w sklepach (stockoutów)
- Zmniejszenie przeinwestowania w zapasy
- Poprawa responsywności na zmieniający się popyt
- Lepsza współpraca między działami logistyki i zaopatrzenia
- Optymalizacja całego łańcucha dostaw
Projekt
Cyfrowe Kopie Fabryk i Kontrola Jakości
Firma
BMW Group
Kraj
Niemcy
Wielkość
150 000+ pracowników
Branża
Motoryzacja | Produkcja
- Zarządzanie złożonością tysięcy wariantów produktu
- Czasochłonna inspeksja manualna przy rygorystycznych standardach jakości
- Tradycyjne symulacje zbyt wolne i kosztowne
- Konieczność przyspieszenia cyklu planowania bez utraty jakości
- Wdrożenie NVIDIA Omniverse do budowy cyfrowych bliźniaków fabryk
- Syntetyczne zestawy danych (SORDI) do szkolenia modeli AI
- Modele CNN do inspeksji powierzchni lakieru i części krytycznych
- Detekcja zarysowań, wgniecień i pseudodefektów (np. kurz)
- Redukcja czasu kontroli jakości: o prawie 2/3 (66%)
- Przyspieszenie cykli planowania: znaczące skrócenie
- Szybsze wdrażanie modeli AI na nowych projektach
- Możliwość szybkiego przetrenowania systemu przy zmianach produktu
Projekt
Prognozowanie Trendów Mody
Firma
ZARA
Kraj
Hiszpania
Wielkość
2000+ sklepów
Branża
moda | tekstylia
- Szybkie zmiany trendów mody – konieczność reagować w dni, nie tygodnie
- Tradycyjna prognoza popytu opóźniona i niedokładna
- Nadprodukcja i przeceny artykułów, które nie cieszą się popytem
- Utrata sprzedaży dla bestsellersów z powodu niewystarczającego zapasu
- Wdrożenie AI do monitorowania social media, trendów online i danych sprzedaży
- Demand sensing: analiza postów Instagram, TikTok, dyskusji
- Korelacja z danymi sprzedaży w sklepach i online
- Prognoza popytu dla każdego SKU w każdej lokalizacji
- Szybka informacja z powrotem do produkcji
- Redukcja przeinwestowania (overproduction): mniej przecen i odpadów
- Szybsze uzupełnianie bestsellersów – większa dostępność
- Maksymalizacja przychodu od szybko sprzedających się artykułów
- Zoptymalizowany rozkład zapasów między sklepami
