La société de technologie participe ces jours-ci dans le cas de la mobilité de Barcelone pour montrer ce miroir magique et la solution de maintenance prédictive; ses innovations dans les grandes données et l'intelligence artificielle.

Le système Magic Mirror Bismart est un personal shopper prévu dans le miroir du magasin, pré-scan du visage, recommande que le vêtement client qui lui convient le mieux. Ce miroir magique qui montre la société MWC 2017 Barcelone répond à la demande du marché pour les modèles de comportement, des données cachées à découvrir de nouveaux segments de clientèle, identifier les comportements d'achat et même de prévenir les accidents.

Grâce à la technologie de reconnaissance faciale basée sur Microsoft Cortana Intelligence Suite, Magic Mirror offre à ses clients une expérience hors de l'ordinaire lors de l'achat. L'outil simplifie le processus en proposant acheteur et suggérer des éléments et tendances potentielles pour le client, tous basés sur les émotions, les goûts, les intérêts et l'historique d'achat du client.

Les suggestions proviennent d'un BOT de personal shopper prévu dans le miroir du magasin, fournissant au client un point de contact avec le magasin et la marque innovante. Le fonctionnement est simple: le client n'a plus qu'à marcher vers le miroir et laisser l'outil reconnaître qui il est et montrer votre profil personnel.

Magic Mirror va reconnaître les caractéristiques du client, et analyse si vous préférez les dernières tendances de la saison, acheter un vêtement plus décontracté ou un article avec le prix réduit. Le client affiche des images de lui-même avec les costumes proposés, le choix des vêtements et des accessoires qui conviennent le mieux se combinent.

En outre, Magic Mirror permet au client de se connecter à des réseaux sociaux et des images d'actions d'achats anticipés avec des amis, recevoir en direct leurs vues et observations. Une fois que vous avez choisi votre achat, le système fournira des informations utiles telles que l'emplacement exact de l'article dans le magasin, et les boîtes avec moins d'attente dans laquelle vous pouvez effectuer le paiement.

Para Albert Isern, CEO de Bismart, “analizar el comportamiento, las necesidades y la actitud del consumidor para tener un mejor conocimiento de los clientes es uno de los principales usos de la inteligencia artificial. Las empresas utilizan, en mayor o menor medida, técnicas de big data para capturar, tratar y analizar gigantescos volúmenes de datos para predecir el futuro. Ése es el objetivo. Anticiparse”.

La technologie de maintenance prédictive utilise des modèles statistiques complexes, combinés avec l'internet des objets (Internet des objets - IdO), de prédire quand, où et pourquoi les défaillances des machines sera produit, l'optimisation de la maintenance et en augmentant la satisfaction utilisateurs.

Plus précisément, la maintenance prédictive utilise des modèles statistiques complexes à partir de toutes les informations recueillies à partir de capteurs connectés au réseau (IdO), qui permet de savoir à l'avance quand, où et pourquoi les défaillances des machines sera produite, par exemple optimiser le travail des équipes de maintenance et d'accroître la satisfaction des utilisateurs.

Un autre projet de Bismart technologique est EBC Bruxelles, qui collabore avec une solution de maintenance prédictive pour les soins de santé. la division Microsoft Europe de l'Ouest a une installation permanente dans le centre de manifestations (Centre d'information de la direction - EBC), situé dans la capitale belge, qui a été appelée Villes du futur (Villes les futures), qui fournit des projections futures et où va l'analyse des données, l'apprentissage machine et de l'IdO.

Cette solution détecte la pollution de l'air combiné avec d'autres variables telles que la congestion du trafic, les changements climatiques et de l'histoire du revenu à la salle d'urgence pour les maladies respiratoires, fournit des alertes précoces de niveaux potentiellement dangereux de la pollution dans l'air une ville en temps réel, permettant aux gouvernements de prendre des mesures préventives pour éviter des dommages sérieux pour la santé de la population.


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Par • 28 février 2017
• Section : Études de cas, Distribution de signaux, Événements, Entreprise, Réseaux

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