组织经常使用基于时间和使用的维护计划来为其车队实施维护策略。虽然总体上是有效的，但基于时间和使用情况的时间表并未考虑驾驶模式、环境因素和当前部署在车辆内测量曲柄电压、点火电压和加速度的传感器，所有这些都对整体健康有重大影响的车辆。在典型的车队中，很大比例的道路呼叫与电气故障有关，电池故障是常见原因。电池故障会导致服务协议水平未达到，并需要昂贵的重新调整计划以提供替换车辆。为了减少计划外维护的影响，运输物流公司对 C3 Vehicle Fleet Analytics 的试用感兴趣。

客户投资组合中大约有 17,000 口井采用了梁泵人工举升技术。虽然与其他人工举升技术相比，游梁泵技术相对便宜，但游梁泵经常出现故障，故障率从每年 66% 到 95% 不等。意外故障会导致数周的生产损失、紧急维护费用和昂贵的设备更换。

Baltimore Gas and Electric Company (BGE) 希望优化其高级计量基础设施 (AMI) 网络的部署和持续运行状况，并识别和减少未计费的能源使用。 BGE 想要一个解决方案来提供 2000 万美元的年度经济效益。

建筑设备的意外故障可能会给设施运营商带来重大问题。例如，制冷系统停机会导致零售商损失昂贵的易腐品或药店的药品。 HVAC 系统停机时间推动了对紧急维护活动的需求，并导致客户满意度下降。

欧洲最大的综合电力公司之一正在寻找分析解决方案，以可靠地预测设备故障并改善其燃煤电厂的基于状态的维护。凭借多样化的煤炭、石油和天然气/CCGT 发电厂，该公用事业公司在全球超过 50GW 的发电组合一直面临着精简全球运营并将发电成本（资本支出和运营/维护 O&M 费用）降低 7-10 的压力%。

Pella 致力于不断改进其团队成员和环境的流程，这促使该公司寻求创新技术，以提高整体生产力和制造业务的质量。

为了了解他们复杂的全球能源消耗和排放足迹，思科需要一个软件解决方案来帮助他们管理整个企业的不同能源和排放相关数据输入，整合和分析他们的可持续性和能源指标，开展能源和减排项目，并公开报告结果。思科还需要对其高能耗设施进行详细的区间分析。

全球能源领导者 ENGIE 正在实施一项雄心勃勃的数字化转型战略，该战略对于财富全球 500 强公司应对气候变化带来的重大挑战并促进人们获得可靠、创新、对社会负责、低碳和分散能源的计划至关重要。为此，ENGIE 计划在未来三年内投资 15 亿欧元用于新业务和数字业务。

为了提高效率、开发新服务并在整个组织中传播数字文化，Enel 正在执行企业范围的数字化战略。实现财富 100 强公司目标的核心是大规模部署 C3 AI 套件和应用程序。 Enel 运营着世界上最大的企业物联网系统，在意大利和西班牙拥有 2000 万个智能电表。

为了配合其为期 6 年的智能电表推出计划，Con Edison 寻求在综合企业数据分析平台之上实施高级计量基础设施 (AMI) 运营，以提高其超过 400 万客户的运营洞察力和客户服务.为了改善整个地区的客户服务和运营，美国最大的集成公用事业公司之一在 AWS 上推出了 C3 AI Suite 和 C3 AMI Operations 应用程序。 Con Edison 的项目目标是兑现公用事业公司提供客户数据的承诺，在 500 万个智能电表上建立 AMI 运营以确保运营健康，并为分析能力构建联合数据图像平台。该公用事业公司的智能电表部署每年将产生 100 TB 到 1 PB 的数据，因此选择一个可以扩展并继续对越来越大的数据集执行分析的平台至关重要。

该公司认识到，支持监控、诊断和预测性维护的资产数字双胞胎将有助于改善其安装基础的服务水平协议 (SLA)。由于资产配置的下游更改通常不会反映在工程图纸中，因此在记录系统中维护准确的 BOM 是一项具有挑战性的任务。从历史上看，制造商雇佣了数百名技术专家来维护 BOM，每年的成本超过 1 亿美元。该制造商寻求一种可扩展的产品化解决方案，以便在其所有产品线中自动执行这种解析和分析。

一家财富 500 强制造商的建筑系统部门提供设备和服务，为客户提供舒适感，同时优化建筑能源支出。从历史上看，楼宇系统被动地进行冷水机组维护，导致业务中断和停机以及昂贵的紧急维修，最终影响客户满意度。该制造商需要一个可靠的解决方案，该解决方案能够快速集成所有相关设备和设施数据源，并使其能够减少其商用加热、通风和冷却 (HVAC) 冷水机组系统的停机时间和成本高昂的计划外维护。

这家总部位于美国的制造商设计并提供一系列尖端产品，包括射频滤波器、放大器、调制器、衰减器等。然而，该制造商的一些最复杂产品的总产量低于预期。

加载和聚类传感器数据以用于预测模型训练机器学习模型以预测冷水机组故障通过在 < 1 周内完成项目来展示开发和部署的速度

该公司曾尝试使用传统的需求预测解决方案来应对预测挑战，该解决方案依赖于通常每周生成需求预测的统计算法。然而，鉴于食品的保质期短，销售订单在很短的交货时间内就被发送到工厂，有时是每天一次。该公司采购了额外的基于规则的解决方案来改进生产计划，但在尝试优化计划时遇到了挑战，未能显着改善制造运营。

改善对全球 500 多个设施的多样化组合的管理，从典型的办公楼到非常耗能的实验室和数据中心。凭借如此不同的产品组合，该公司需要一个软件解决方案来管理能源和温室气体 (GHG) 排放，整合和分析可持续性和能源指标，并为其年度可持续发展报告和碳信息披露项目报告能源和减排项目的结果.

银行的商业贷款流程很复杂。一个由数百名客户关系经理、分析师和信贷专员组成的团队必须有效地为遍布数十个国家和部门的数千家企业提供许多信贷产品和服务。为此，银行必须快速评估其客户的信用，这需要收集、审查和分析数千个领域的定性和定量信息，包括财务报表项目、绩效指标、信用历史和自然语言评估借款人的商业前景。信用官员需要浏览不同的系统，与客户关系经理和信用分析师就信用结构和条件进行迭代，并在做出最终决定之前要求提供更多信息。

纵观其悠久的历史，该公司通过许多战略收购实现了有机增长。 IT 的高度复杂性阻碍了公司获得关键业务洞察力和回答问题的能力，例如应该优先考虑哪些产品线/SKU 以帮助缩短交货时间？零件或产品在供应链的哪个环节卡住了（即“惰性库存”）？为了最大化每个产品线/SKU 的 OTIF，跨配送中心的最佳库存分配是什么？虽然这些挑战在正常的业务过程中是显着的，但在 COVID-19 大流行高峰期它们成为关键问题。

ENGIE 是世界上最大的电力生产商，它选择了 Amazon Web Services (AWS) 上的 C3 AI 平台来创建和实施企业范围的数字化转型平台和物联网卓越中心，涵盖客户服务、计量、能源管理、和维护。在 ENGIE 数字平台上开发并部署到生产中的首批应用程序包括燃气发电厂的性能优化、加热和冷却设备的效率优化、企业和消费者客户的能源分析和管理，以及风力涡轮机的异常检测。

一家飞机发动机、航空电子设备和其他航空产品的全球制造商拥有 90 条主要产品线，这些产品线各不相同，需要来自全球数百家制造商的数万个零件。供应链的复杂性以及维护库存的成本非常高。仅就其飞机发动机的两个组件而言，该公司拥有来自数百家供应商的 6 亿美元的零部件库存，其中包括 4 亿美元的快速流动库存。优化库存水平可以减少供应商延迟并提高毛利率和收入。

一家财富 500 强生物技术公司，拥有针对慢性和危及生命的疾病的广泛药物和诊断产品组合，将利用人工智能/机器学习解决方案设定战略重点，以提高制造资产的可靠性并优化维护成本。然而，现场操作员被警报淹没了，这些警报只捕获了一小部分故障，并且只在故障事件发生前提供了几分钟的提前期。由于意外的离心机故障，由于操作中断和产品被丢弃，损失了数百万美元。该公司正在寻找一种支持 AI 的解决方案，该解决方案可以更准确地预测即将发生的离心机故障，并缩短交货时间，以减少计划外停机时间和维护成本。