Taiga Intelligence
Ürünlerin verileri vardır.
Anlayış geliştiriyoruz.
Ürünler, malzemeler, üretim, bilimsel kanıtlar ve yasal gereklilikler arasındaki bağlantıları tedarik zinciri boyunca tek tek ürün düzeyine kadar anlayabilen, kanıta dayalı bir zekâ mimarisi.
Bilgi mevcut.
Şeffaflık değil.
Ürün bilgileri üreticilerde, malzeme spesifikasyonlarında, sertifikasyon kuruluşlarında, bilimsel veri tabanlarında ve sürekli değişen yönetmeliklerde dağınık hâlde bulunur.
Çoğu mağaza sistemi özellikleri kaydeder. Ancak bu özelliklerin kimyasal kısıtlamaları, üretim koşullarını, kanıtların geçerliliğini veya belirli pazarların gerekliliklerini nasıl etkilediğini kendiliğinden anlayamaz. TAIGA tam olarak bu boşluğu kapatmayı amaçlar.
Bir ürünün nasıl
bilgi modeline dönüştüğünü görün.
Bir düşünme modu seçin. Ağ, modelin ürünle ilgili bir çıkarım yapabilmek için incelemesi gereken ilişkileri öne çıkarır.
Sohbet robotu değil.
Bir düşünme mimarisi.
Hedeflenen model yalnızca belgeleri getirmez. Ürün bilgisini düzenler, önemini belirler, kanıtların neye bağlı olduğunu inceler ve hangi çıkarımların geçerli olduğunu tespit eder.
Semantik ürün gösterimi
Ürünler, malzemeler, maddeler, süreçler, tedarikçiler, belgeler ve hukuk alanları arasındaki türü tanımlanmış ilişkileri oluşturur. Böylece ürün bağlamı yalnızca aranabilir değil, hesaplanabilir hâle gelir.
Bağlama göre geçerlilik
Belirli bir ürün ve hedef pazar için hangi veri kayıtlarının, sertifikaların ve yasal düzenlemelerin ilgili olabileceğini; yürürlük tarihleri ve kapsamlarıyla birlikte inceler.
Kanıta dayalı çıkarım
Önerilen her çıkarımı dayandığı kanıtlarla ilişkilendirir, çelişkili bilgileri arar ve eksik verilerin kesinlik gibi görünmesini önler.
Bağımlılıklar boyunca yeniden değerlendirme
Hangi ürün çıkarımlarının hangi temel gerçeklere bağlı olduğunu kaydeder. Kanıtlar veya kurallar değiştiğinde, etkilenen ifadeler yeniden değerlendirilmek üzere işaretlenebilir.
Bir gerçek değiştiğinde,
model neyin önemli olduğunu bilir.
Bir maddenin yeniden sınıflandırıldığını düşünün. Katı bir ürün veri tabanı, müşterilere yönelik hangi ifadelerin bundan etkilenebileceğini bilemez.
TAIGA mimarisi bağımlılığı takip etmeyi amaçlar: Madde → malzeme → etkilenen ürünler → geçerli kurallar → desteklenen ifadeler. İncelediğimiz yenilik, alarmın kendisi değil, önemini belirlemek için gereken düşünme biçimidir.
Örnek gösterimBüyüklük ölçülebilir.
Güven de öyle.
“1.000'den fazla veri noktası” gibi bir ifade; özellikleri, gözlemleri, kaynakları veya ilişkileri sayıp saymadığını belirtir.
Bir zekâ motoru.
Anlamanın dört alanı.
TAIGA müşterileri için yeni Şeffaflık modülüyle başlıyoruz. Aynı kanıta dayalı ürün modeli iki yönün önünü açıyor: daha zengin mağaza deneyimleri ve üreticiler, markalar ve perakendeciler için çevre bilgisi.
Önce kanıt.
Her zaman anlayış.
Bir sonraki kilometre taşı, yeni TAIGA Şeffaflık modülüdür: ürünle ilgili bilgiler, 12 şeffaflık kriteri, izlenebilir kaynaklar ve açıkça gösterilen belirsizlik. Genel puan yok, doğrulanmamış etki değerleri yok.
ÖNCELİK 0 · MÜŞTERİ MODÜLÜTek tek kararlardan
tüm tedarik zincirlerine.
Aynı ürün zekâsının kasada bir müşteriye ve binlerce ürünü takip eden bir şirkete nasıl görünebileceğini görün.
Paslanmaz çelik sos tenceresi
Malzemeyi, üretimi ve yaşam döngüsünü inceleyin.
Satın aldığınız ürünün
içeriğini bilin.
Malzeme bileşimi, üretim bilgileri ve bertaraf talimatları. Yalnızca kaynakların desteklediği ifadeler gösterilir.
Zekâ katmanı, ürünle ilgili kanıtları destekleyebildikleri ifadelerle ilişkilendirir. Araştırmaya dayalı tahminler için ayrıca yöntemler, sistem sınırları ve belirsizlik bilgileri gerekir.
Çevreye genel bakış
Örnek gösterim. Birincil ölçümler, ikincil veriler ve model varsayımları birbirinden ayrı tutulur.
Malzeme daha verimli kullanılsaydı ne olurdu?
Seçilen portföy için varsayımsal bir duyarlılık senaryosunu deneyin.
Örnek gösterim
Yalnızca bilinenleri ölçmekle yetinmeyin.
Çıkarılabilecekleri araştırın.
Öncü araştırmalarımız, yüzeyin ardındaki zorlu soruna odaklanıyor: dağınık kanıtları okuyup karşılaştırmak, ürün ilişkilerini haritalandırmak, eksik bilgilerden kaynak tüketimi ve CO₂ miktarını tahmin etmek, bu tahminlerin geçerliliğini ve güvenilirliğini sınamak.
Kanıtları anlamak
Bilgi grafiği, farklı kaynaklar, okuma ve standardizasyon.
Çıkarım & açıklama
Çok kriterli göstergeler, açıklanabilirlik ve model entegrasyonu. Önceki ağırlıklı puan, güncel müşteri ürünü değildir.
Kaynakları türetmek
Malzeme, enerji ve su tüketimi için olasılık modelleri, karşılaştırma değerleri ve doğrulama.
CO₂ modelleme & test etme
CO₂ türetimi, senaryolar, duyarlılık analizi, güvenilirlik ve belirsizlik testleri.
Örnek aralık: 5,0 ile 14,0 L arası
Bu etkileşimli gösterim, gerçek ürün ölçümlerini değil, varsayılan girdileri değiştirir. Araştırmalar, böyle bir türetimin güvenilir karşılaştırma değerleriyle doğrulanıp doğrulanamayacağını ortaya koymayı amaçlar.
Eksik veriler, alan değişiklikleri, eksik referans doğruluğu ve değişen düzenlemeler açık araştırma konularıdır. Yol haritası, planlanan araştırma yetkinliklerini açıklar; doğrulanmış sonuçları veya mevzuata uygunluk sertifikasını değil.
Tasarıma yaklaşımımız iddialı.
Gerektirdiği için titiz.
Asıl görev, arayüzleri birbirine bağlamak değildir. Görev; eksik ürün bilgilerini, tutarsız kanıtları ve değişen ürünle ilgili gereklilikleri bir araya getiren güvenilir bir yöntem geliştirmektir.
Bu sayfa, mimariyi ve ürün yönünü gösterir. Araştırma yol haritası; kanıt entegrasyonunu, açıklanabilir çıkarımı, kaynak modellerini ve doğrulamayı kapsar.
TAIGA INTELLIGENCE
Her zaman anlayış.Bir sonraki kilometre taşı, yeni TAIGA Transparency modülüdür: ürünle ilgili bilgiler, 12 şeffaflık kriteri, izlenebilir kaynaklar ve açıkça gösterilen belirsizlik. Genel bir puan ve doğrulanmamış etki değerleri yok.ÖNCELİK 0 · MÜŞTERİ MODÜLÜNasıl inceliyoruzAvusturya'da üretilmiştirÜretim ülkesi · Kaynakları görüntüleElektrik ağırlıklı olarak hidroelektrikten sağlanırÜretim · Kaynakları görüntüleÇelik gövde geri dönüştürülebilirHurda metal · İmha bilgilerini görüntüleBu ürünün ardında ne var ↗Tencereyi nasıl imha ederim?Sorular ✧Örnek gösterimDaha az vaat.Daha fazla bilgi.02 / MAĞAZADA GELİŞTİRMEHer karar noktasında
yapay zekâ.Kanıta dayalı ürün bilgileri karşılaştırmalara, ödeme sırasındaki bilgilendirmelere, yapay zekâ destekli ürün sorularına ve satın alma sonrası bakım bilgilerine aktarılır. Daha iyi açıklamaların güveni, ilgiyi ve satın alma kararını artırıp artırmadığı test edilir.PLANLANAN UYGULAMALARÜRÜN SAYFASISatın alma kararı için önemli olanı açıklamakÖDEMEBağlam içinde, kaynaklarıyla birlikte bilgilendirmelerSATIN ALMA SONRASIBakım, onarım ve imha bilgileri03 / ARAŞTIRMA & GELİŞTİRMEÜrünlerin ne
tükettiğini anlamak.Üretim, taşıma ve kullanım boyunca malzeme, enerji ve su ihtiyacının nasıl hesaplanabileceğini olasılık modelleriyle araştırıyoruz. Bilinen girdiler, eksik veriler, varsayımlar ve belirsizlik; bir sayısal değer gösterilmeden önce açıkça belirtilir.ARAŞTIRMA PROGRAMIMALZEME AKIŞIBileşim → Kütle → ReferansKAYNAK İHTİYACISu · Enerji · Taşıma · KullanımMODELLEMESenaryolar · Olasılık · Belirsizlik04 / ARAŞTIRMA & GELİŞTİRMECO₂'yi modellemek.
Belirsizliği açıklamak.Eksik yaşam döngüsü verilerinden CO₂'nin nasıl hesaplanabileceğini inceliyoruz. Kaynak kullanımının, süreç varsayımlarının ve alternatif senaryoların olası ayak izlerini nasıl değiştirdiğini duyarlılık analizi ve bilimsel değerlendirmeyle araştırıyoruz.ÜRÜN BAĞLAMIMalzeme · Süreç · Taşıma · KullanımHESAPLAMA MODELİYaşam döngüsündeki sistem sınırları ve varsayımlarYORUMLAMATahmini CO₂e · Belirsizlik aralığıBir ürün hangi kaynaklara ihtiyaç duyar?ÖRNEK GÖSTERİMYaşam döngüsünü görüntüleyin: Hammadde çıkarma → Üretim → Taşıma → KullanımHammaddelerÜretimTaşımaKullanımSuÜretim sürecinde kullanılırElektrikÜretimde kullanılan enerjiAhşap & doğal malzemelerAmbalajda kullanımMetaller & minerallerBaşlıca malzeme kullanımıCO₂ kaynaklarla bağlantılıdır.Malzeme seçimi, elektrik, taşıma ve ürünün kullanım ömrü; yaşam döngüsüne ilişkin olası tahminlere dahil edilir.ÜRÜNLE İLGİLİ BİLGİLERVarsayımlar yerine kanıtlar.Malzeme bileşimi, üretim bilgileri ve imha talimatları. Yalnızca kaynakların beyanı desteklediği yerlerde gösterilir.Kaynağa bağlıMenşeiKanıta bağlıdırBilinmeyenlerAçıkça gösterilirGELECEĞİN KAYNAK BİLGİSİÜretimin içinde ne var?Bir ürünün yaşam döngüsü boyunca malzeme kütlesini, su ve enerji ihtiyacını görüntüleyin. Ölçülmüş girdiler, araştırma kapsamında yapılan tahminlerden açıkça ayrı tutulur.Malzeme ihtiyacıModellenmiş senaryoSu & enerjiYönteme bağlıdırBelirsizlikMüşteriler tarafından görülebilirGELECEĞİN CO₂ BİLGİSİTek bir CO₂ sayısından fazlası.Belgelendirilmiş kapsam, varsayımlar ve sistem sınırlarıyla birlikte yaşam döngüsü boyunca varsayımsal bir ayak izi. Rakamlar ancak inceleme tamamlandıktan sonra gösterilecektir.Yaşam döngüsü tahminiAraştırma konseptiSenaryo aralığıBelirsizlik payıylaDurumAraştırma aşamasındaMalzeme kütlesi örneği · tonSu ihtiyacı örneği · bin m³Enerji ihtiyacı örneği · MWhCO₂ etkisi örneği · ton CO₂eBin m³Mutfak & pişirme gereçleriEv & mobilyaTekstilKişisel bakımDiğerBinDüşükOrtaDaha yüksekÖrnek aralık:
