{"id":68383,"date":"2022-11-10T12:59:53","date_gmt":"2022-11-10T12:59:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=68383"},"modified":"2024-09-20T17:42:33","modified_gmt":"2024-09-20T16:42:33","slug":"using-ai-and-image-recognition-to-facilitate-field-constraints","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/news\/using-ai-and-image-recognition-to-facilitate-field-constraints\/","title":{"rendered":"AI en beeldherkenning gebruiken om veldbeperkingen te vergemakkelijken!"},"content":{"rendered":"

Geconfronteerd met de moeilijkheden die technici ondervonden bij interventies op toegangspunten, heeft Artefact een oplossing voor visuele herkenning gecre\u00eberd voor Orange. Dit is mogelijk geworden dankzij AI, en het doel is om tegelijkertijd de beperkingen op het terrein te verminderen en de klanttevredenheid te optimaliseren. Bij de implementatie van de oplossing kwamen twee belangrijke inzichten naar voren: een oplossing die voldoet aan de uitdagingen op het gebied van prestaties en repliceerbaarheid.<\/p>\n<\/div>

De eerste stap omvat de versnelling van leeroverdracht<\/strong>, gevolgd door een latentietijd, omdat de technicus zich ook moet aanpassen aan het gebruik van dit hulpmiddel. De tool beheert ook een grote hoeveelheid foto's en biedt een omgeving en goede documentatie. De laatste stap is integratie met de IS erfenis<\/strong>.
\nDe uitdaging is om deze toepassing te implementeren en rekening te houden met de problemen waarmee technici te maken hebben.<\/p>\n<\/div>

De invoering en transformatie van interventieberoepen<\/h2><\/div>

Technici moeten kennismaken met de toepassing zonder dat ze deze hoeven te gebruiken. De gebruiker staat centraal, waardoor er minder technici nodig zijn voor het testen gedurende de hele productcyclus. Tot slot moet de adoptie van het hulpmiddel worden voorgesteld, zodat de technici steeds meer vertrouwd raken met dit hulpmiddel.<\/p>\n

Dit project is gedurende meerdere maanden ontwikkeld, waarbij rekening is gehouden met de problemen en taken van de technici, terwijl ze tegelijkertijd de wens kregen om dit hulpmiddel te gebruiken.<\/p>\n

Enkele cijfers:<\/p>\n<\/div>

  • <\/i><\/span>
    \n

    9 maanden applicatieontwikkeling van begin tot eind.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Inzetten op een totaal van 10.000 technici.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    Er zijn 15 modellen voor storingsdetectie in productie.<\/div><\/li><\/ul>
    \n
    \u201cDe applicatie die we hebben gebouwd, past perfect in het traject van de technicus, van begin tot eind\u201d<\/div>\n
    Vincent Luciani, medeoprichter & CEO bij Artefact<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>

    Orange x Artefact Plenaire | AI en beeldherkenning gebruiken om veldbeperkingen te vergemakkelijken!<\/h2><\/div>