كانت التحديات في تطوير الحل هي أن عدادات المرافق غالبًا ما تكون في أماكن يصعب الوصول إليها وتتعرض لظروف جوية قاسية. غالبًا ما تجعل هذه الظروف قراءة العدادات صعبة حتى للعين البشرية. كان لابد أن يكون الحل قويًا بما يكفي لقراءة الأرقام الجزئية والقراءات الضبابية. كانت الإجراءات الحالية تتطلب عددًا كبيرًا من المشغلين البشريين لمراقبة الجودة، مما أدى إلى تكاليف عالية.

كان لدى العميل نظام قائم حيث يقوم قراء العدادات الخاصون بإجراء دورات شهرية لجمع قراءات عدادات المرافق الخاصة بالعملاء. كانت الإجراءات تتضمن التقاط صورة للعداد مع تسجيل القراءة يدويًا. بعد ذلك، يقوم قارئ العداد بإرسال كل من القراءة والصورة إلى الخادم. يقوم فريق مراقبة الجودة بمقارنة القراءات المسجلة يدويًا مع القراءات الظاهرة في الصورة، وفي حالة وجود أي اختلاف يتم إخطار قارئ العداد.كانت عملية مراقبة الجودة هذه متعبة ومكلفة وتستغرق وقتًا طويلًا. للتوصل إلى حل محسن، قامت بايت كورب بإجراء دورة بحث وتطوير لإنشاء نموذج تعلم عميق قادر على تسجيل القراءات من الصورة المجمعة في الوقت الفعلي. في حالة تطابق القراءة مع القراءة المسجلة يدويًا، لا يحتاج فريق مراقبة الجودة إلى فحصها يدويًا، مما يوفر الوقت والمال.

كان نهج بايت كورب استخدام الصور الحالية للعميل وتطبيق تقنيات تحسين الصور لتحسين وضوح القراءات في الصور، ثم تمريرها إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تعطي القراءة النهائية كنتيجة. لتقليل تكاليف النشر والتنفيذ، تم نشر الخوارزميات على الأجهزة الطرفية ضمن تطبيق جوال.

أهم فوائد الحل كانت خفض التكاليف بسبب تقليص حجم فريق مراقبة الجودة، بالإضافة إلى تسريع دورة الفوترة للعملاء حيث أصبحت مراقبة الجودة أكثر كفاءة.

عملت بايت كورب على تطوير التكنولوجيا بنفسها بعد الحصول على مجموعة البيانات من العميل، وتفوقت على المنافسين الآخرين بفارق كبير من حيث الدقة والسرعة.