A Weidmüller ipari analitikai termékkínálata olyan alkalmazásorientált AI-megoldásokat tartalmaz, amelyek segítenek az anomáliák detektálásában és osztályozásában, ezáltal hatékonyan csökkentik az állásidőt. A prediktív karbantartás révén saját igényei szerint alakíthatja ki a szervizintervallumokat. Ezenfelül a szenzor-, állapot- és folyamatadatok értékeinek rögzítésével megbízható előre jelzéseket is készíthet a termékek minőségéről (prediktív minőség).
Ha szeretné, igénybe veheti tapasztalt adattudósaink segítségét, és közösen is megtervezhetik a megoldásai, de az Automated Machine Learning Tool eszköz segítségével önállóan is kihasználhatja a mesterséges intelligencia előnyeit.
Az adatai teljes mértékben biztonságban vannak. Platformfüggetlen ipari analitikai megoldásainkkal kizárólag Ön dönt arról, hogy mire használja az adatait. Megoldásunk az összes bevett felhőalapú megoldáshoz csatlakoztatható (például Microsoft Azure, Amazon Web Services vagy IBM Cloud) Termékünk emellett helyszíni használatot is lehetővé tesz: belső kiszolgálón vagy közvetlenül a gépen is futtatható.
A gépgyártás területén szerzett sokéves tapasztalatunknak köszönhetően tökéletesen ismerjük az alkalmazásait, és tudjuk, hogy a ma meghozott döntések hatásait még hosszú éveken át érezni fogja. Ezért döntöttünk úgy, hogy olyan megoldásokat dolgozunk ki, amelyeket ügyfeleinkkel együttműködve folyamatosan javíthatunk és fejleszthetünk.
A Weidmüller az optimális adat-infrastruktúra megtervezésében, valamint az alkalmazáshoz legmegfelelőbb szenzorok és komponensek kiválasztásában is segít. Analitikai moduljainkat az Ön használati eseteire szabtuk, így a saját IT-környezetéhez illő számítási kapacitást és adatátviteli megoldást választhat.
Technikai és módszertani hozzáértésünknek, valamint a koncepcióba vetett bizalmunknak köszönhetően gyorsan és egyszerűen fel tudjuk mérni a meglévő adatokban rejlő potenciált. Már az első értékelések alapján javítani tudtunk a folyamatainkon.
További információk az Automated Machine Learning szoftverről, amellyel önállóan, erre szakosodott adattudósok bevonása nélkül is megalkothatja saját mesterséges intelligenciára és gépi tanulásra alapuló modelljeit.