智能云时代IFS Cloud赋能柯尼卡美能达实现卓越现场服务管理

来源:华体汇平台    发布时间:2024-01-08 20:10:42

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      IFS为公司可以提供ERP、EAM、ESM、FSM管理软件,是全球领先的企业管理供应商。

      目前,柯尼卡美能达业务遍布全球 150 个国家,拥有约 200 万客户。柯尼卡美能达是全球领先的数字工作场所服务、商务与产业印刷以及工业光学系统供应商,通过打造大型现场服务运营支持3, 250 名员工为客户提供现场服务。

      柯尼卡美能达提出了 下一代现场服务管理目标,并计划于 2023 年底完成该目标。为达成此目标,柯尼卡美能达选择了IFS规划与调度优化解决方案,以顺利过渡到预测性维护模式,从而帮企业在欧洲地区的十家国营公司(NOCs)中更有效地进行现场服务人员部署规划。

      通过IFS的解决方案,柯尼卡美能达将转向预测性维护模式,使他们可以更有效地计划在欧洲十个国家运营公司(NOCs)范围内的现场服务人员的部署。IFS Cloud还将确保设备最 大程度的正常运行时间,减少工程师的呼叫次数,并实现更高水平的客户体验。

      作为支持他们“下一代现场服务管理”的目标的一部分,通过支持AI的规划和调度优化,员工可以实时协调日程安排、优化和部署资源,并自动分配工作订单。

      此外,IFS的解决方案还支持对物联网生成的数据来进行主动评估,例如生产打印机和医学图像诊断系统,这使得服务技术人员能够预测故障是否即将发生或计划外的维护是否到期。

      移动技术的使用可以为现场服务提供竞争优势——随时随地访问所有有关数据,对于现场服务的成功运营至关重要。IFS Cloud的现场服务管理功能在iOS、Android或Windows上提供相同的使用者真实的体验,这在某种程度上预示着员工能够最终靠智能手机或平板电脑检查备件的可用性,并在客户现场创建发票和报价。这不仅提高了服务的效率,还提供了出色的服务体验。

      IFS Cloud将取代柯尼卡美能达的ClickSoftware安装,并与现有企业应用程序无缝衔接。柯尼卡美能达在其业务的部分领域使用SAP软件,该软件将与IFS的解决方案进行双向集成。

      通过IFS的解决方案,公司能够实现下一代现场服务管理的愿景。在比利时和荷兰进行的首 个试点项目已经进行的非常理想。下一步,企业将向欧洲十个国家运营公司的约1, 000 名现场服务技术人员提供新解决方案。在IFS的帮助下,该公司找到了一个能够在提供更好服务方面给予企业好支持的合作伙伴,并在帮企业在走向数字化公司的道路同行。

      Konica Minolta Business Solutions Europe GmbH总部在德国朗根哈根,是日本东京柯尼卡美能达株式会社的全资子公司。凭借其在成像、数据处理和基于数据的决策方面的独特专业相关知识,柯尼卡美能达为其客户(包括中小企业、大企业和公共部门)提供相关解决方案,并解决社会面临的问题。

      作为数字工作场所解决方案提供商,柯尼卡美能达帮助客户发现和释放数字化的潜力,并通过重新思考工作场所,提升公司的数字成熟度。为了支持“智能连接的工作场所”,柯尼卡美能达提供云计算、IT、托管打印和视频解决方案服务,以支持远程工作、协作、工作流管理、自动化和安全性。

      柯尼卡美能达的“点燃打印可能性”方案帮助打印商、转换商和品牌所有者实现工作流程自动化,提有效率。该企业来提供所有通信事务的咨询服务,以及知名的生产、包装和标签打印机。其后期设备可创建突出显示和增加附加值的打印产品。

      柯尼卡美能达承诺践行可持续发展目标(SDGs),致力于实现可持续发展和社会责任目标。该公司一直以来以其丰富的社会贡献历史以及在业务和供应链各环节实现SDGs的努力而多次获得认可。

      由于其与设备美好结合的创新服务方法,柯尼卡美能达荣获了Keypoint Intelligence颁发的“2020/ 2021 年服务性和支持性的买家实验室PaceSetter奖”。

      柯尼卡美能达商业解决方案欧洲公司在欧洲、中亚、中东和非洲的 80 多个国家设有子公司和分销商。截至 2021 年 4 月,柯尼卡美能达欧洲企业具有约9, 000 名员工,2020/ 2021 财年净销售额超过 19 亿欧元。全世界内,该企业具有超过40, 000 名员工,在 150 多个国家开展业务。

      IFS 是全球领先的企业软件开发商和提供商,为客户提供企业资源计划 (ERP)、企业资产管理 (EAM) 和客户服务管理 (ESM) 解决方案。我们具有深厚行业经验的顾问和解决方案使得IFS在全球享有很高的声誉,并被一致认为是行业领跑者和备受欢迎的供应商。目前IFS在世界各分支机构共拥有5, 000 多名员工, 他们协同一直增长的合作伙伴网络为全球超过10, 000 名用户更好的提供专业支持。

      特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,有关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关联的资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人觉得本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点这里就可以看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关联的内容或断开相关链接。

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      极光闪达与北京慕华信息科技有限公司达成合作。极光闪达将依托自己多年在邮件发送方面的技术积累,为其提供领先的邮件发送服务。极光闪达将持续提升产品服务能力,助力更多行业客户实现数字化转型。

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      该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

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      vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户都能够基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

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      ODIN(Omni-Dimensional INstance segmentation)是一个模型,能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能,并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时,它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时,它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。

      LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合,实现新的能力。CALM(Composition to Augment Language Models)引入模型之间的交叉注意力,以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括:(i)通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据,在新任务上扩展LLMs的规模;(ii)保持现有模型权重不变,因此保留现有的能力;(iii)适用于不同的领域和设置。实验证明,将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强,在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上,结果绝对改善了高达13%。类似地,当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时,在代码生成和解释任务上,相对于基础模型,我们看到了高达40%的改进,与完全微调的对应模型不相上下。

      这款产品是一种3D GAN技术,通过学习基于神经体积渲染的方法,能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器,加速3D GAN训练,使用更少的深度采样,实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素,同时学习高质量的表面几何,合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量,为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

      Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户都能够与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

      3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战,并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中,给定一张任意四足动物的图片,我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

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