分析与机器学习理论知识

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作者 征文社区
2021-07-14 15:31 字数 2752 阅读 466评论 0

  工业公司和城市中分析和机器学习的使用正在迅速增长。十多年来,信息主力一直是商业智能 (BI) 平台,辅以工厂中的企业制造智能 (EMI)。这些系统在帮助用户发现和理解发生的事情的根本原因和细节方面表现出色。现在,随着工业和基础设施领域变得更加活跃,公司和城市正在转向分析和机器学习来支持预测性和规范性解决方案。

  如今,分析市场流动性极强。越来越多的公司正在寻求分析解决方案,整个企业中越来越多的员工想要更多更好的决策工具。对工业 4.0 (I4.0) 和工业物联网 (IIoT) 的日益关注正在推动对依赖分析的预测性维护解决方案的需求。

  所有公司和城市都可以从对市场需求、运营、库存和企业绩效的深入洞察中受益。分析提供有效管理全球市场、供应链和运营的信息。

  爆炸式增长

  人工智能或机器学习是许多现在常见的消费产品的基础。Netflix 推荐观看内容;Siri、Cortana 和 Alexa 对语音做出响应;亚马逊使用这项技术来优化产品推荐。

  在工业领域,我们看到人们对使用这些技术优化资产维护、生产运营、供应链、产品设计、现场服务和其他领域的浓厚兴趣。感兴趣是一回事,但了解如何为特定目的获取和使用该技术则是另一回事。 分析师可以与你的团队合作,帮助为你的特定应用选择合适的技术。

  建立商业案例共识

  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开始,该指南回答了关键问题,例如:

  1、什么是分析模式,它们有何不同?

  2、需要哪些角色和职责?

  3、非结构化数据对预测分析有多重要?

  4、如何使用边缘数据?

  5、具有物联网服务的工业平台适合分析的哪些方面?


工业
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