Mit jedem Sprint entwickeln wir unsere Produkte Demand Forecasting und Product Carbon Intelligence kontinuierlich weiter. Auch in unserem letzten Sprint hat unser Team hart daran gearbeitet, bedeutende Verbesserungen umzusetzen, die wir Ihnen nun vorstellen möchten.
Product Carbon Intelligence
Erhöhung der Datenqualität durch manuelle Annotation 🔍
Unser Team hat erfolgreich die manuelle Annotation von Emissionsfaktoren durchgeführt, um präzise Benchmark-Daten für unsere Zusammenarbeit mit AI Singapore zu erstellen. Diese Maßnahme ist entscheidend für die Optimierung unseres Matching-Algorithmus und hat unser Verständnis für die Herausforderungen unserer Kunden vertieft. Sie bestätigt die Notwendigkeit der Automatisierung, um die Effizienz weiter zu steigern.
Verbesserte Genauigkeit durch regelbasiertes Matching 🎯
Wir haben ein neues, regelbasiertes Matching-System implementiert, das die Zuordnung von Emissionsfaktoren erheblich verbessert. Durch gezielte Filterung von Emissionskategorien reduzieren wir Verwirrungen und gewährleisten hochwertigere Zuordnungen. Diese Verbesserung führt zu präziseren Daten, die eine verlässliche Grundlage für genauere Nachhaltigkeitsberichte und fundierte Entscheidungen bieten.
Technologische Fortschritte und verbesserte Benutzeroberfläche 💻
Der Umstieg auf die Postgres-Datenbank ist nahezu abgeschlossen und sorgt für erhöhte Stabilität und Skalierbarkeit. Zudem haben wir die Benutzeroberfläche umfassend optimiert, darunter erweiterte editierbare Tabellen für Produktionspläne und gezielte Fehlerbehebungen im Reporting. Diese Updates tragen zu einer reibungsloseren und zuverlässigeren Nutzererfahrung bei.
Demand Forecasting
Optimierung der Widget-Leistung ⚡️
Basierend auf Kundenfeedback haben wir die Leistung unserer Prognose-Widgets gezielt verbessert, was zu deutlich verkürzten Ladezeiten und erhöhter Reaktionsgeschwindigkeit geführt hat. Unsere Tools sind nun leistungsfähiger und benutzerfreundlicher, sodass Kunden Daten schneller abrufen und bearbeiten können, was die Effizienz ihrer Prognosen deutlich steigert.
Backend-Optimierungen für erhöhte Stabilität ⚒️
Wir haben wesentliche Verbesserungen an unseren Backend-Systemen vorgenommen, einschließlich der Migration von Redis-Streams zu Hash-Maps. Diese Anpassung, zusammen mit einer erhöhten Datenpersistenz, gewährleistet eine höhere Stabilität und Zuverlässigkeit, selbst bei intensiver Nutzung. Unser System ist nun besser vorbereitet, um wachsende Anforderungen zu bewältigen und künftiges Wachstum nahtlos zu unterstützen.
Fortschrittliche Datenverarbeitung und Caching 🚀
Unsere neuen Caching-Mechanismen reduzieren die Datenabrufzeiten erheblich. Ob beim Überprüfen vergangener Prognosen oder beim Analysieren neuer Datensätze –Benutzer profitieren von blitzschnellen Ladezeiten, die unsere Plattform effizienter und benutzerfreundlicher machen.
Verbesserungen bei der Ensemble-Berechnung 📊
Wir haben unsere Methoden zur Ensemble-Berechnung überprüft und festgestellt, dass einfachere Ansätze wie Mittelwert- und gewichtete Mittelwertberechnungen die besten Ergebnisse liefern. Diese Verfeinerungen werden nun integriert, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit unserer Prognosemodelle zu verbessern und den Mehrwert für unsere Kunden weiter zu steigern.
Wir arbeiten kontinuierlich daran, innovative Werkzeuge zu entwickeln, die Ihre Erwartungen nicht nur erfüllen, sondern übertreffen. Freuen Sie sich auf weitere spannende Updates und Verbesserungen in den kommenden Wochen.
Haben Sie Anregungen oder Fragen? Teilen Sie uns Ihr Feedback gerne per E-Mail an feedback@pacemaker.ai mit.