یکی از نمونه‌پروژه‌ها، تحلیل داده‌های واقعی رانندگی ۸۰ راننده با هدف شناسایی ارتباط میان سبک رانندگی و مصرف سوخت است. در این پروژه، شاخص‌هایی نظیر شتاب‌گیری، ترمزگیری و متغیرهای کلیدی قوای محرکه استخراج و تحلیل شدند تا عوامل مؤثر بر مصرف سوخت و میزان اثرگذاری آن‌ها مشخص شود. سپس با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین بدون‌نظارت، رانندگان بر اساس الگوهای رفتاری خود خوشه‌بندی شدند. نتایج این تحلیل، مبنایی برای طراحی راهکارهای بهبود بهره‌وری سوخت، توسعه سامانه‌های کمک‌راننده و پشتیبانی از تصمیم‌گیری خودروسازان و سیاست‌گذاران فراهم می‌کند.

 

 

با بهره‌گیری از تحلیل داده، هوش مصنوعی و پردازش سیگنال‌های مهندسی، واحد تحلیل داده ایپکو به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌های خام و حجیم را به بینش‌های عملیاتی و تصمیم‌های دقیق‌تر تبدیل کنند.

از پایش کیفیت فرایندهای تولید و تحلیل داده‌های آزمون موتور و خودرو تا شناسایی ناهنجاری‌های محصول تحویل شده به مشتری، پیش‌بینی عیب و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها، راهکارهای متناسب با مسئله واقعی صنعت طراحی می‌شوند.

تمرکز اصلی بر کشف الگوهای پنهان، کاهش زمان تحلیل، ارتقای قابلیت اطمینان و جلوگیری از اتلاف هزینه‌های ناشی از خطا و توقف است. ترکیب دانش مهندسی مکانیک، تحلیل آماری، یادگیری ماشین و داشبوردهای مدیریتی، مسیر تبدیل داده به ارزش را کوتاه‌تر و شفاف‌تر می‌کند.