Предприятия в самых разных отраслях в значительной степени полагаются на машины и оборудование для своей деятельности в современной среде, управляемой данными. Из-за непредвиденных простоев и дорогостоящего ремонта неожиданные сбои или поломки могут привести к большим финансовым потерям. Однако профилактическое обслуживание стало мощным инструментом для снижения таких опасностей в результате развития науки о данных и машинного обучения. Использование данных датчиков и методов машинного..

KNIME в настоящее время является наиболее широко используемым инструментом с открытым исходным кодом для визуального программирования, который использует перетаскивание для создания полных моделей машинного обучения без написания кода. Содержание: Промышленный Интернет вещей 1. Профилактическое обслуживание a. Обнаружение аномалий для профилактического обслуживания b. Данные временного ряда IOT Это один из инструментов, который становится все более и более известным..

В ваших данных скрыта ценная информация, но ее практически невозможно найти вручную. Войдите в неконтролируемое когнитивное обучение. Каждый раз, когда специалист по обработке и анализу данных проводит часы, погружаясь в данные, споря и корректируя математический код или фрагменты сценариев, мечта о науке о данных и машинном обучении, обеспечивающих гибкость вашей организации, кажется, отступает. Ручная обработка данных для промышленных процессов может быть крайне контрпродуктивной,..

Данные и идеи Инсайты — это новое золото, а не данные, поскольку данные мало что значат, если только эти данные не превращаются в важные практические идеи. Эти идеи могут быть использованы для поддержки принятия решений и могут помочь в совершенствовании процессов проектирования и производства. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для выполнения различных прикладных задач интеллектуального анализа данных. Этими задачами могут быть описательная аналитика, прогнозная..