Pacmann Consulting

Overview

Pacmann Consulting bertujuan untuk membantu perusahaan dalam melakukan transformasi digital, kami berpengalaman mendesain solusi, optimasi bisnis, perencanaan sistem, pengembangan model, serta implementasi sistem untuk berbagai industri. Sebagai pionir pelatihan machine learning di Indonesia, kami menjamin untuk mengimplementasikan produk machine learning yang unggul di Indonesia. Kami membagi solusi berdasarkan tiga jenis masalah yang sering ditemui di perusahaan.

Industry Problem

Identifikasi masalah berdasarkan jenis industri.

Technology Pattern

Identifikasi masalah berdasarkan sistem atau teknologi yang digunakan dalam perusahaan.

Business Problem

Identifikasi masalah berdasarkan fungsi bisnis di perusahaan.

Kami membuat algoritma Machine Learning untuk mendeteksi penyakit pada tanaman dengan menggunakan Image Recognition.

Undisclosed Client

Natural Language Processing

Kami membuat alat pemantauan media dan ekstraksi informasi berdasarkan Natural Language Processing untuk mengidentifikasi sentimen terhadap topik tertentu.

Beritagar

Credit Scoring

Kami membuat model Credit Scoring berdasarkan Algoritma Machine Learning untuk meminimalkan risiko gagal kredit dan risiko sistematis.

PNM

Logistics Optimization

Pada tahun 2018 - 2020, kami bekerja untuk salah satu startup Sinarmas, Bizzy Indonesia. Kami telah membangun beberapa layanan untuk mengoptimalkan bisnis logistik inti mereka. Kami membangun optimasi Vehicle Routing “Truck Way”, optimasi Salesman “Field Force”, sistem Credit Scoring dan sistem Rekomendasi “Tokosmart”, pengenalan visual Product-Toko dan membangun platform Machine Learning internal.

Bizzy

Anomaly Detection

Bersama dengan Dattabot, kami mengembangkan sistem deteksi anomali pada transaksi B2B dan B2C. Keluaran dari sistem ini selanjutnya kami gunakan untuk memprediksi konsistensi pola transaksi dari setiap toko yang menjadi pelanggan dari PMI.

Phillip Morris International

Resource Optimization

Bersama dengan Nawatech, kami mengembangkan sistem alokasi jumlah mobil bagi ribuan dealer Astra di seluruh Indonesia. Pendekatan yang kami gunakan adalah integer optimization dengan variable expected supply and demand