Operacjonalizacja rozwiązania Machine Learning do predykcji zapotrzebowania na leki

Klient – Globalny szwajcarski koncern farmaceutyczny

Szczegóły projektu

Branża – Medycyna i farmacja

Centrum Kompetencyjne – Advanced Data Analytics

Technologie – R​, GitLab​, AWS, (EC2, S3, ECR)​, Docker​, Tableau

Opis projektu

Narzędzie to przewiduje potrzeby produkcyjne leku na grypę. Algorytm bada wystąpienia grypy w ujęciu geograficznym oraz o dane historyczne. Infrastruktura ML Ops automatyzuje proces odbywający się w całości w środowisku chmurowym, kod źródłowy w R znajduje się w repozytorium w GitLab. Pipeline pobiera dane historyczne i przelicza je w postaci modelu w chmurze AWS, a rezultaty prezentowane są na żywo w Tableau. Wartości, jakie wnosi dla biznesu, to m.in. estymacja zachorowalności pozwalająca podejmować decyzję w oparciu o dane, poprawa planowania produkcji, obniżone kosztów stałych wytwarzania produktów, zredukowanie strat materiałowych.

.

Skontaktuj się z nami

Masz dodatkowe pytania? Chcesz otrzymać ofertę?
Zachęcamy do kontaktu!

img





    Informacja na temat przetwarzania danych osobowych.