Der Anwendungsfall: wie Pickle Robot Encord einsetzt
Pickle Robot uses Encord for data curation, annotation, and model evaluation to train the AI models behind its truck-unloading robots. It replaced outsourced labeling from other providers and integrated Encord with its Google Cloud Platform based data engine.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Encord. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
30% improvement in annotation accuracy
15% Improvement in robotic grasping accuracy with better training data
In den Worten des Kunden
For our AI initiatives, rapid iteration is critical. Encord and our ML infrastructure allow us to prototype learning tasks efficiently. The composability of Encord enables us to merge diverse data sources, facilitating extensive experimentation. With a well-integrated SDK, it's a matter of a few lines of code to achieve seamless integration and functionality.Nutzer von Encord in der Branche Künstliche Intelligenz
Unternehmen derselben Branche, mit öffentlichen Belegen.
Archetype AIBestätigt
Standard AIBestätigt
Thoro.aiBestätigt
UIPathBestätigt
UVeyeBestätigt
Weave RoboticsBestätigtDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Encord. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
encord.com- Quelle veröffentlicht
- 8. Juni 2026
- Zuletzt geprüft
- 7. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 60%Geprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Pickle Robot.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Pickle Robot.
- Das VeröffentlichungsdatumGeprüft
Aus den eigenen Metadaten der Seite gelesen, nie geschätzt.
- Pickle Robot nutzt EncordGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Since Pickle Robot partnered with Encord, Pickle Robot has seen a drastic improvement in the AI and ML engineers’ productivity, improved precision in task execution, and faster time-to-model improvement.