Quality Prediction

Bisogno

In ambito R&D, l’implementazione di adeguati test di controllo è essenziale per monitorare i processi e promuovere lo sviluppo di nuovi prodotti. La capacità di prevedere l’esito di un test consente di ridurre il time-to-market, intervenendo tempestivamente in caso di necessità e minimizzando lo spreco di risorse. Per raggiungere questo obiettivo, è fondamentale disporre di un sistema in grado di analizzare i dati in tempo reale, offrendo così una previsione anticipata degli esiti e permettendo di attuare strategie di supporto mirato.

Soluzione

In Moxoff abbiamo sviluppato una soluzione basata su modelli predittivi, che utilizza i dati raccolti durante le fasi preliminari di un test per stimare con precisione gli esiti finali. Grazie a tecniche di Machine Learning, il sistema analizza i pattern emergenti durante lo svolgimento dei test e, oltre a prevederne l’andamento, ne identifica le cause di fallimento.

Benefici

  • Previsione precoce dei risultati: i modelli predittivi che abbiamo sviluppato in Moxoff consentono di prevedere con accuratezza i risultati dei test, permettendo quindi di individuare con largo anticipo le aree critiche e i punti di miglioramento.
  • Ottimizzazione delle risorse: la soluzione proposta favorisce un utilizzo più efficiente delle risorse disponibili, riducendo al minimo gli sprechi.
  • Strategie adattate in tempo reale: il monitoraggio continuo dei dati in real-time permette di adattare le strategie durante il test, migliorando l’approccio per garantire risultati migliori.
  • Vantaggio competitivo: questo approccio predittivo consente di ridurre il time-to-market dei nuovi prodotti, anticipando la concorrenza.
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SEDE

Moxoff S.r.l.
Via Natale Battaglia, 12
20127 Milano

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