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9 实例探究
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Driving Revenue with Predictive Weather: A Case Study on Uber and Tomorrow.io - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
通过预测天气增加收入:Uber 和 Tomorrow.io 的案例研究
优步是一家领先的乘车共享公司,正在寻求提高运营效率并推动收入增长的方法。该公司认识到天气条件对其运营的重大影响,包括雨、雪、风、雾、温度和空气污染等因素。然而,挑战在于准确预测这些天气因素并将这些数据实时集成到决策过程中。该公司还面临来自多个来源的天气数据的问题,导致不一致和混乱。此外,Uber 需要一个可以提供历史天气模型的解决方案,以了解过去的趋势并预测未来天气对其业务的影响。
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Evergy's Transformation: Ensuring Safer, More Efficient Utility Operations with Tomorrow.io - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
Evergy 的转型:通过 Tomorrow.io 确保更安全、更高效的公用事业运营
公用事业公司经常因恶劣的天气条件而面临中断。大风会损坏电线,导致数千名客户停电。冰雪会导致管道爆裂,导致缺水。极端高温会对气体系统造成压力,导致服务中断。大多数公司依靠脱节的系统和手动流程的组合来应对这些危险情况。然而,对于负责密苏里州和堪萨斯州 160 万客户的公用事业公司 Evergy 来说,这种方法还不够。他们需要一个更可靠、集中的解决方案来应对天气干扰并确保其服务顺利运行。
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Leveraging Weather Intelligence for Competitive Advantage: A Case Study on Ford Performance Racing - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
利用天气情报获得竞争优势:福特高性能赛车案例研究
福特高性能赛车队是 NASCAR 赛道上的知名选手,正在寻找方法来获得相对于其他赛车队的竞争优势。我们面临的挑战是找到一种解决方案,帮助他们利用天气对赛车表现的影响。风和表面温度等因素会显着影响车辆性能,从而影响比赛结果。该团队需要一个能够为他们提供世界一流的天气情报和数据的平台,不仅可以提高他们的比赛成绩,还可以提高 NASCAR 赛道巡回演出中涉及的后勤和设置任务的运营效率。
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Adapting to Changing Weather Conditions: A Case Study on Brazil’s Biggest Airline and Tomorrow.io - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
适应不断变化的天气条件:巴西最大的航空公司和 Tomorrow.io 的案例研究
航空业受到天气条件变化的显着影响,尤其是在巴西等气候多样化的地区。这些不稳定的天气事件,包括强风、强降水和强烈风暴,可能会导致航班延误、取消,在极端情况下,可能导致所有航班停飞。巴西最大的航空公司蓝色航空公司在全国 150 多个地点运营,这使得监控和适应每个机场不断变化的天气条件成为一项挑战。其运营的安全性和效率至关重要,缺乏准确及时的天气信息可能会导致运营中断和潜在的安全风险。
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Ford's Hybrid-Electric Vehicles Leverage Tomorrow.io for Enhanced Urban Air Quality - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
福特混合动力电动汽车利用 Tomorrow.io 提高城市空气质量
福特开展了一项为期三年的研究,探索商用插电式混合动力电动汽车 (PHEV) 在提高城市中心空气质量方面的潜力,为生态友好型城市交通提供解决方案。该研究使用福特全顺车辆作为伦敦、科隆和巴伦西亚的市政和商业车队,收集了超过 400,000 公里的数据。主要目标是了解如何将地理围栏和区块链技术与电动汽车结合使用,以改善城市空气质量。我们面临的挑战是找到一种方法在特定区域实现零排放,从而改善最需要的空气质量。
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Proactive Weather Alerts: A Game Changer for Insurance Companies - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
主动天气警报:保险公司的游戏规则改变者
保险公司经常面临处理大量索赔的挑战,尤其是在破坏性天气事件期间。这些索赔可能会花费数百万美元,并对客户体验产生负面影响。客户通常仅在财产受损时才在索赔过程中与保险公司互动。这种被动的客户服务方法可能会导致不满意和缺乏参与度。此外,保险公司特别关注造成财产损失的天气事件,例如飓风、洪水和风暴。这些事件可能导致索赔激增,给资源带来压力,并可能影响公司的利润。
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Weather Intelligence: A Gamechanger for Resource Management in Massachusetts Municipalities - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
天气情报:马萨诸塞州城市资源管理的游戏规则改变者
美国东北部,特别是马萨诸塞州等州,经常受到严酷的冬季天气的影响,包括大雪、积冰和严寒。 2022年,大波士顿地区经历了四次大型冬季风暴,其中一场单日降雨量创下了创纪录的23.6英寸。这些冬季条件给市政当局在人员配备、除雪、维护和资产管理方面带来了重大挑战。布罗克顿市公共工程专员帕特·希尔 (Pat Hill) 和戴德姆镇公共工程总监乔·弗拉纳根 (Joe Flanagan) 负责管理这些业务。然而,由于没有关于降水何时开始和停止的准确信息,他们常常只能猜测何时以及需要多长时间来配备工作人员、保护设备和关闭道路,从而导致效率低下和不必要的成本。
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Leveraging Weather Intelligence for Business Optimization: A Google Case Study - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
利用天气情报进行业务优化:Google 案例研究
面对日益严重的气候相关破坏,了解天气对业务运营的影响变得至关重要。从供应链中断到预测某些服务的需求,天气模式可以显着影响业务成果。然而,挑战在于如何让组织中的每个人(而不仅仅是气象学家)都能访问和理解这些天气数据。这对于五金店等企业尤其重要,它们需要将历史天气模式与采购模式相匹配以优化库存。同样,建筑和旅游等受天气条件影响很大的行业需要将天气情报纳入其规划和决策过程。
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Weather Intelligence: A Game Changer for Shipt's Delivery Operations - Tomorrow.io Industrial IoT Case Study
天气情报:Shipt 交付业务的游戏规则改变者
Shipt 是一家送货服务提供商,业务遍及美国 5,000 多个城市,覆盖 80% 的家庭。他们的商业模式不仅仅是将物品从一个地点运送到另一个地点,而且还提供让客户满意的世界一流的服务。然而,天气是影响其送货业务的一个重要变量。降水可能会导致需求意外激增,而大风则可能导致驾驶员难以安全行驶。这种广泛的影响力和对客户满意度和 Shipt Shopper 安全的承诺,使得适应不断变化的预测成为其运营中关键但具有挑战性的部分。
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