Soluzioni

z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) f(x) = 3x − 2 2x + 2y + z + 4t = 0 −x + 2y + z + t = −1 nα = θ + 2πk

Best Match

Saper rispondere ai clienti rapidamente e con un alto grado di personalizzazione è un fattore competitivo differenziante.

z = −1 + i' nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i nα = θ + 2πk

Predictive Maintenance

Come migliorare la pianificazione degli interventi di manutenzione, così da limitare l’impatto sulla produzione e migliorare il servizio offerto ai clienti.

C = {z = x + iy x, y ∈ IR} 2x + 2y + z + 4t = 0 z = −1 + i nα = θ + 2πk −x + 2y + z + t = −1 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) nα = θ + 2πk

Workforce Scheduler

Analizzare diversi scenari per trovare quello che meglio risolve il trade-off tra costi e livello di servizio per la programmazione degli orari del personale.

a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} 2x + 2y + z + 4t = 0 nα = θ + 2πk −x + 2y + z + t = −1

Real Time Monitoring & Anomaly Detection

Monitorare e anticipare fenomeni che influenzano l'evolversi di un processo o la vita di un prodotto.

a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} [x0 −r, x0 + r] (cosnα + isinnα) = (cosα + isinα)n z = −1 + i nα = θ + 2πk

Document Miner

Navigare rapidamente e interattivamente all’interno di grandi archivi di documenti.

x + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i nα = θ + 2πk

Response Prediction

Identificare quali sono gli utenti di un servizio a più alto rischio di abbandono.

x + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i nα = θ + 2πk

Network Time-Series Forecasting

Monitorare il funzionamento di ogni singolo elemento di una rete complessa.

z = r (cosθ + isinθ) x + by + cz + d = 0 (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D)

Data-Driven & What If Analysis

Assegnare ogni entità di interesse ad una classe.

(f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i nα = θ + 2πk 2x + 2y + z + 4t = 0 z = −1 + i

Marketing Campaign Planning & Evaluation

Analisi, attribuzione e simulazione di campagne marketing.