Nabídka Průmyslové analytiky

Od poradenství v oblasti datové vědy a analytických řešení na míru až po průmyslovou samoobslužnou službu AutoML.

Nabídka Průmyslové analytiky

Analytické poradenství v oblasti průmyslu

Využijte naše odborné znalosti v oblasti průmyslové analytiky k urychlení realizace vašich plánů. Jsme partnerem na vaší straně, který vám dává k dispozici hluboké znalosti členů svých týmů pro Internet věcí a Analytiku, zkušenosti z vlastních průmyslových aplikací i z různých zákaznických projektů. Spektrum je široké z hlediska obsahu a je přizpůsobeno vašim potřebám.

  • Výběr a vyhodnocení vhodných případů užití
  • Konzultace týkající se sběru dat pomocí vhodného hardwaru a softwaru
  • Analýza kvality stávajících dat a možnosti jejich optimalizace
  • Výběr vhodných datových formátů a rozhraní
  • Implementace řešení do stávající infrastruktury

Naši odborníci na datovou vědu jsou vám k dispozici a mají potřebné zkušenosti. Z průmyslu, pro průmysl.

Příklad: Workshop k případům užití - konkretizace a cílené zaměření služeb založených na ML

Výzva spočívající v nalezení konkrétního vstupního bodu

  • V oblasti služeb založených na strojovém učení existuje mnoho možností a atraktivních příležitostí.
  • Některé nápady a první případy užití jste již probrali.
  • Další krok: dosáhnout prvních konkrétních výsledků s pragmatickým přístupem.

Zaměření na průmyslové aplikace

  • Jak můžete vytvořit nové digitální služby pro vaše stroje.
  • Jak můžete zvýšit dostupnost svých strojů.
  • Jak k tomu můžete využít technologie založené na strojovém učení.

Pragmatický přístup zaměřený na výsledky

  • Jednodenní osobní workshop s obchodním konzultantem a datovým vědcem společnosti Weidmüller.
  • Váš multidisciplinární tým zúčastněných stran - management, produkt, aplikace, servis, prodej.
  • Společně navrhneme plán implementace - váš průvodce implementací

Výhoda pro vás, pro rychlý první úspěch

  • Dosažení společného porozumění mezi zúčastněnými stranami ohledně cílů a příležitostí
  • Stanovení priorit vhodných aplikací a případů užití
  • Vzorové vypracování, plánování a nástroje pro konkrétní zahájení implementace

Analytická řešení na míru

Po volbě vhodného případu užití v oblasti průmyslové analytiky může být zahájena implementace. V praxi se osvědčil pětifázový přístup. Na začátku projektu je třeba se zaměřit na analýzu problému a definování cíle. Následuje ověření vybraného případu užití. V této fázi bude také určeno, které konkrétní závady zařízení by měly být předvídatelné. Během následné fáze zkoumání je prověřováno, zda lze definovanou chybu odhalit na základě shromážděných naměřených hodnot, nebo zda je zapotřebí vyšší kvalita dat.

V rámci ověřování koncepce (PoC) je vyvinut statistický model pro automatickou detekci chyby, čímž se ověřuje technická a ekonomická proveditelnost s využitím dříve zaznamenaných dat (offline analýza).

V pilotní fázi je spuštěn funkční prototyp na vzorové aplikaci za běhu (online analýza). Přitom jsou shromažďovány poznatky a hodnoty zkušeností, které jsou v poslední fázi zapracovány do konečného analytického řešení. Toto řešení lze použít na neomezený počet strojů stejného typu.

Průmyslové AutoML - samoobslužná služba ML

Vývoj řešení průmyslové analýzy obvykle vyžaduje specifické know-how datového analytika. Náš nástroj Automatizovaného Strojového Učení umožňuje využívat modely založené na umělé inteligenci a strojovém učení nezávisle, bez nutnosti externí podpory. Umožňuje generovat modely, které dokážou rozpoznat běžné a chybné chování strojů na základě vašich vlastních dat a know-how aplikace. Tento software nezávislý na platformě vám pomůže s vytvářením automatizovaných modelů a jednoduchým uživatelským rozhraním.

Speciální výhody pro vás
  • Založeno na vašich vlastních datech a odborných znalostech
  • Bez nutnosti externího poradenství nebo datových analytiků
  • Vytváření automatizovaných modelů
  • Jednodušší a rychlejší proces vývoje řešení
  • Vizualizace dat stroje
  • Nezávislé školení k softwaru za účelem zjišťování běžného provozu a poruch stroje
  • Nezávislý na platformě
  • Nezávislá a nepřetržitá optimalizace modelů