未来的运营是自主的
如今，无论是零售店、购物中心、物流中心还是综合开发项目，管理多站点组合意味着要处理成千上万个活动部件。
Fleet 的人工智能代理（AI Agents）可将零散的流程转化为团队可以依赖的无缝集成工作流程。人工智能代理专为各地区的物业和设施团队设计， 可自动创建和调整维护、合规、报告和资产管理背后的 工作流程。
我们的软件可预测下一步操作，构建工作流程，并立即提供正确的见解。
您的团队在管理上花费的时间更少，而在实际运营上花费的时间更多。
基于行业标准的自动生成工作流程
Fleet 的人工智能代理内置了运营智能。它们可根据您的资产类型、物业类别和市场标准提供模板和建议。
您的团队从第一天起就能获得随时可用的工作流程，无需任何设置。
功能包括
零售连锁店、购物中心、物流设施、生产基地和酒店的最佳实践工作流程
暖通空调、电梯、水泵、备用发电机、消防系统和公用设施的自动预防性维护计划
建议的清洁、检查和卫生例程
为安全检查、合规时间表和经常性任务提供智能建议
区域业务的本地化
仪表盘听您指挥
您只需提出任何仪表盘要求，人工智能代理就能在几秒钟内根据您的操作数据建立仪表盘。
例如
- "向我显示所有地点接近报废的设备"。
- "总结过去 30 天的工作订单积压情况"。
- "提供阿联酋地区的供应商业绩"。
- "为我们的前 10 大商场创建一个风险仪表板"。
该系统可实时建立预测性和操作性仪表盘，无需手动数据透视表、电子表格清理和复杂的过滤器。
您的数据将成为战略优势和运营引擎。
仪表板包括
工单趋势
资产停机时间分析
合规风险评分
供应商业绩
地区比较
预算和预防性维护见解
投资组合执行摘要
基于规则的机器学习用于房地产和设施管理
现代物业运营依赖于可靠的数据、可预测的工作流程和一致的决策。Fleet 提供基于规则的机器学习框架，专为多站点房地产组合、设施管理团队和重资产组织而打造。
与一般的人工智能工具不同，Fleet 的 ML 引擎在一个安全的环形架构上运行，在实现自动预测和标准化操作逻辑的同时保护客户数据。
有了 Fleet，企业可以从被动决策转变为结构化的机器辅助运营，同时不影响安全性、合规性或治理。
基于规则的机器学习为何重要
房地产和设施管理涉及数以千计的重复性决策：
- 何时应该维修设备？
- 应该派遣哪个供应商？
- 哪些地点停机风险较高？
- 如何标记成本异常？
传统的房地产管理平台依赖人工设置和操作员的直觉。Fleet 引入了机器学习功能，可在定义的规则内运行，确保每项操作都可追溯、合规并符合企业标准。
不超出业务范围的人工智能
安全的人工智能框架
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每个组织的独立计算环境
传输和静态数据加密
严格的角色访问权限，包括对机器学习生成的操作进行审计跟踪
与各地区的地区法规保持一致
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模型执行过程中不会暴露外部数据
对所有机器学习任务进行严格的边界控制
符合 IT 管理要求的白名单端点
支持内部部署或混合部署，适用于高度受监管的产品组合
Fleet 的安全机器学习基础架构可确保敏感信息永远不会离开您的组织边界。
准备好升级为安全的人工智能运营了吗？
Fleet 基于规则的机器学习为物业和设施团队提供了一个安全、受控和特定行业的自动化层，可扩展到每个场所、资产和地区。
它加强了运营纪律，提高了资产绩效，降低了人工决策的成本--所有这一切都在一个专为企业房地产运营打造的受控环境中实现。