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機器學習軟件集成套件Salford Predictive Modeler帶你走向工業(yè)4.0

原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯：況魚杰|2020-06-05 14:40:55.390|閱讀 551 次

概述：低成本傳感器，云計算和更強大的計算能力的廣泛部署的融合，聚集了許多可以監(jiān)視，收集，交換，分析和提供見識的連接設備，這是前所未有的。工業(yè)4.0（或工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）正在改變著產(chǎn)業(yè)。

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低成本傳感器，云計算和更強大的計算能力的廣泛部署的融合，聚集了許多可以監(jiān)視，收集，交換，分析和提供見識的連接設備，這是前所未有的。工業(yè)4.0（或工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）正在改變著產(chǎn)業(yè)。在制造業(yè)中尤其如此，許多組織正在對“智能制造”和機器學習工具進行投資以進行重大改進。無論目標是降低人工成本，減少產(chǎn)品缺陷，縮短計劃外停機時間，改善過渡時間還是加快生產(chǎn)速度，機器學習的核心技術(shù)都非常適合制造商每天面臨的復雜問題。隨著越來越多的制造商發(fā)現(xiàn)，性能的范式正在轉(zhuǎn)變，經(jīng)過多年從供應鏈和運營中壓縮成本之后，他們現(xiàn)在意識到，更多的成本削減只會影響客戶。實現(xiàn)真正的效率提升的方法是使他們的工廠更加敏捷和響應迅速。

為了超越hype，領導者需要并研究如何成功實施可帶來真正價值的工具。走向工業(yè)4.0的過程很復雜。數(shù)據(jù)是其基礎，但它通常跨越多個關(guān)系和非關(guān)系系統(tǒng)。盡管存儲和托管服務方面的創(chuàng)新改善了捕獲過程，但是訪問和理解數(shù)據(jù)仍然構(gòu)成了巨大的挑戰(zhàn)。結(jié)果，對可以幫助釋放數(shù)據(jù)價值的高級分析和機器學習工具的需求正在增長。在最近的一次網(wǎng)絡研討會中，參與者被問及他們準備如何處理數(shù)據(jù)管理和算法處理，有24％的受訪者表示他們沒有特定的工具或基礎架構(gòu)，而34％的受訪者表示他們需要適應當前的結(jié)構(gòu)。

這就是Minitab的Salford Predictive Modeler（SPM）等解決方案發(fā)揮重要作用的地方。這些高度準確，超快速的引擎為用戶提供了自動建模解決方案，可幫助他們快速，準確地在大型且往往是復雜的數(shù)據(jù)中找到可行的預測和模式，從而使制造商能夠全盤做出更好的決策。這些復雜的問題曾經(jīng)花了幾個月的時間解決，現(xiàn)在可以在幾分鐘之內(nèi)解決。

隨著制造領域變得更加復雜和動態(tài)，尋找數(shù)據(jù)中高度復雜和非線性模式的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法變得越來越重要。互聯(lián)的設備和系統(tǒng)正在從根本上改變制造的性質(zhì)，為高度集中的控制和監(jiān)視提供了新的機會，而自我配置的自動化預示著生產(chǎn)力的逐步變化。組織找到新工具以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用于預測，檢測，分類，回歸和預測的模型變得越來越重要，以便運營變得更加高效，組織可以找到真正的競爭優(yōu)勢。

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