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

原創|行業資訊|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4.0（或工業物聯網）正在改變著產業。

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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4.0（或工業物聯網）正在改變著產業。在制造業中尤其如此，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，減少產品缺陷，縮短計劃外停機時間，改善過渡時間還是加快生產速度，機器學習的核心技術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現，性能的范式正在轉變，經過多年從供應鏈和運營中壓縮成本之后，他們現在意識到，更多的成本削減只會影響客戶。實現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4.0的過程很復雜。數據是其基礎，但它通常跨越多個關系和非關系系統。盡管存儲和托管服務方面的創新改善了捕獲過程，但是訪問和理解數據仍然構成了巨大的挑戰。結果，對可以幫助釋放數據價值的高級分析和機器學習工具的需求正在增長。在最近的一次網絡研討會中，參與者被問及他們準備如何處理數據管理和算法處理，有24％的受訪者表示他們沒有特定的工具或基礎架構，而34％的受訪者表示他們需要適應當前的結構。

這就是Minitab的Salford Predictive Modeler（SPM）等解決方案發揮重要作用的地方。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據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花了幾個月的時間解決，現在可以在幾分鐘之內解決。

隨著制造領域變得更加復雜和動態，尋找數據中高度復雜和非線性模式的數據驅動方法變得越來越重要。互聯的設備和系統正在從根本上改變制造的性質，為高度集中的控制和監視提供了新的機會，而自我配置的自動化預示著生產力的逐步變化。組織找到新工具以將原始數據轉換為可用于預測，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勢。

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