SoftServe 为一家全球制造公司提供了基于机器学习的解决方案，旨在改善产品生命周期管理、缩短制造时间并降低因使用高风险部件而产生的成本。该公司的单一零件短缺问题对其整体生产造成严重影响，威胁到其市场份额。SoftServe 的 AI 团队通过构建、训练和部署机器学习模型，评估了客户数千种产品和数百万个组件的风险，并实现了以下成果：
- 时间节省：将供应链早期风险评估时间从小时级缩短至分钟级。
- 可预测性：通过十年期的预测优化供应链。
- 稳定性：通过“假设”模拟引擎增强对意外事件的应对能力。
该解决方案利用 AWS 基础设施和其他技术工具，实现了近乎实时的预测工作流程，用于评估传入物料清单的风险，并从多个数据源收集复杂的训练数据。SoftServe 还完成了以下迁移和优化任务：
- 将七个 JIRA 项目（包括下一代项目）从 JIRA 云迁移至服务器实例，包括用户、方案、看板和测试用例、Zephyr 插件附件。
- 将九个 Confluence 空间从 Confluence 云迁移至服务器，包括用户和插件图表。
- 清理和简化所有新数据，避免影响活跃服务器实例用户。
SoftServe 作为一家数字权威机构，专注于提供前沿技术解决方案，涵盖医疗保健、零售、能源、金融服务等领域。公司通过端到端解决方案，帮助客户实现创新、质量和速度，并利用开放创新和以人为中心的设计，赋能企业加速产品开发，在数字经济中激烈竞争。
