Descrizione del progetto
AlchemyML – incrementare le funzionalità della piattaforma a beneficio delle imprese
Il progetto AlchemyML, finanziato dall’UE, sostiene l’azienda spagnola Skootik nell’ampliamento delle funzioni del proprio motore di apprendimento automatico universale, concepito inizialmente per la manutenzione predittiva di macchinari industriali del settore manifatturiero. Skootik incrementerà le funzionalità del motore di apprendimento AlchemyML per supportare la gestione della catena di distribuzione e delle risorse. Questa soluzione, che non richiede agli utenti il possesso di competenze in materia di apprendimento automatico, potrebbe contribuire al miglioramento della gestione aziendale delle risorse riducendo, ad esempio, le bollette energetiche del 5-15 % e aumentando la rotazione delle giacenze del 5-10 %. Per questa soluzione rivoluzionaria è prevista una crescita del fatturato fino a 7 miliardi di euro entro il 2022.
Obiettivo
Skootik (https://skootik.com) is a start-up from San Sebastian (Spain) founded in 2012 developing more accessible (technically and regarding its cost) exploitation of information extracted from data with artificial intelligence. Skootik is in the final round of the BIND4.0 start-up accelerator programme sponsored by the Basque Country regional Government, where large companies test technologies developed by start-ups. Our product, AlchemyML, is a universal and fully automatic machine learning solution, initially conceived for predictive maintenance of industrial machines in the manufacturing sector. Currently AlchemyML is expanding its features to assist in supply chain management and resource management. AlchemyML does not require businesses of any size to have any knowledge of machine learning to get the advantages of information extracted from data. Using AlchemyML will help to reduce maintenance costs by 15-35% by prevention of machine failure, improve resource management with a 5-15% reduction in utility bills or increase stock rotation by 5-10%. AlchemyML is a disruptive solution in the very dynamic ML market, which will reach globally €7 billion (CAGR 44.1%) by 2022. We aim at a revenue of €56 million with a positive ROI of 4.94 in our first 5 years, reaching a leading position in the manufacturing SME ML solutions market, with over 20% of market share, 300 new customers in Europe, and our staff growing accordingly, with around 30 new employees expected.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazionescienza dei dati
- scienze socialisociologiarelazioni industrialiautomazione
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneintelligenza artificialeapprendimento automatico
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
Vedi altri progetti per questo bandoBando secondario
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Meccanismo di finanziamento
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinatore
20013 DONOSTIA SAN SEBASTIAN
Spagna
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.