分析与机器学习

在工业公司和城市中使用分析和机器学习正在迅速增长。十多年来,信息战士一直是商业智能(BI)平台,由工厂中的企业制造智能(EMI)补充。这些系统在帮助用户卓越时发现并了解有关发生的事情的基本原因和细节以及为什么。现在,随着工业和基础设施的空间变得更加活跃,公司和城市正在转向先进的分析和机器学习,以支持预测和规范的解决方案。

今天,分析市场非常流畅。更多公司正在追求分析解决方案,以及整个企业的更多员工想要更多和更好的决策工具。而越来越多的专注于Industrie 4.0(I4.0)和工业互联网(IIT)正在推动对预测维护解决方案的需求,依赖于先进的分析。

所有公司和城市都可以从加强市场需求,运营,库存和公司业绩中获益。分析提供信息,以有效地管理全球市场,供应链和运营。

使用机器学习,人工智能,认知计算正在爆炸

人工智能或机器学习,利用了许多现在的消费产品。netflix建议观看什么;Siri,Cortana和Alexa回应了声音;亚马逊使用此技术优化产品建议。

在工业领域,我们发现人们对使用这些技术优化资产维护、生产操作、供应链、产品设计、现场服务和其他领域的兴趣相当大。感兴趣是一回事,但了解如何获取和使用技术用于特定目的是另一回事。ARC分德赢客户端平台析师可以与您的团队合作,帮助您为特定的应用选择正确的技术。

advanced-industrial-analytics-use-machine-learning-wtitle.jpg

建立业务案例共识

在工业环境中应用分析是一项复杂的工作。为了帮助你建立内部共识,同时避免不必要的成本和错误的开始,该指南回答了一些关键问题,例如:

  • 什么是分析模式以及它们如何不同?
  • 需要什么角色和职责?
  • 非结构化数据对预测分析有多重要?
  • 如何使用边缘数据?
  • 工业平台在哪里有IoT服务适合分析?

电弧技术选择过程

弧度覆盖区域

    Arc的分析师团队致力于在这德赢客户端平台些领域进行研究,分析和咨询:

    • 人工智能
    • 大数据
    • 商业智能平台
    • 云应用平台
    • 认知计算
    • 企业制造智能(EMI)
    • 机器学习
    • 预测分析
    • 规定性分析

    analytics-systems-key-dimensions-wtitle.jpg

    相关技术选择指南

    arc客户报价

    ARC的STAR供应商选择过程非常有效。通过完成这个过程,我们获得了有价值的信息,这些信息帮助团队理解当前可用的技术和选项。ARC帮助我们从现有技术的大烩中开发了一个协调的解决方案,我们相信这将成功地解决我们客户的独特挑战。其中一个关键的好处是消除分歧,让项目团队在同一页上,允许我们从我们的管理层获得支持和一致。”

    Solaris.
    Solaris Management顾问