Oferta Industrial Analytics

Desde consultoria sobre ciência de dados e soluções de análise personalizadas para Industrial AutoML Self-Service.

Oferta Industrial Analytics

Consultoria Industrial Analytics

Use a nossa experiência em Industrial Analytics como um acelerador dos seus planos. Nós somos o parceiro que está ao seu lado, com conhecimentos profundos da equipa IoT e Analytics, nossa experiência a partir da nossa própria aplicação industrial, bem como com diversos projetos de clientes. O espectro é amplo em termos de conteúdo e adaptado às suas necessidades.

  • Seleção e avaliação de casos de uso adequado
  • Consulta da recolha de dados utilizando hardware e software adequados
  • Análise da qualidade dos dados existentes e possibilidades de otimização
  • Seleção de formatos e interfaces de dados adequados
  • Implementação da solução na infraestrutura existente

Os nossos especialistas em ciência de dados estão à sua disposição com a experiência necessária. Da indústria, para a indústria.

Exemplo: Workshop de caso de uso - a tornar os serviços baseados em ML específicos e tangíveis

O desafio de encontrar o ponto de entrada específico

  • No campo dos serviços baseados em ML, há inúmeras opções e possibilidades atraentes.
  • Já discutiu algumas ideias e casos de primeira utilização.
  • O próximo passo: alcançar os primeiros resultados específicos com uma abordagem pragmática.

O foco na aplicação industrial

  • Como pode criar novos serviços digitais para as suas máquinas.
  • Como pode aumentar a disponibilidade das suas máquinas.
  • Como pode usar tecnologias baseadas em ML para isso.

A abordagem, pragmática e orientada para os resultados

  • Workshop pessoal de um dia com Weidmüller Business Consultant e Data Scientist
  • A sua equipa multidisciplinar das partes interessadas - gestão, produto, aplicação, serviço, vendas
  • Nós concebemos o plano de implementação juntos - seu guia para implementação

O seu benefício , para um primeiro sucesso rápido

  • Alcançar um entendimento comum entre as partes interessadas sobre os objetivos e as oportunidades
  • Atribuição de prioridade à(s) aplicação(s) e aos casos de utilização adequados
  • Elaboração de amostra, planeamento e ferramentas para iniciar o implementação especificamente

Soluções de análise personalizadas

Com a seleção de um caso de uso adequado na área de Industrial Analytics, a implementação pode começar. Na prática, revelou-se bem sucedida uma abordagem em cinco fases. No início do projeto, o foco está em analisar o problema e definir o objetivo. Segue-se a validação do caso de uso selecionado. Esta fase também determina quais as falhas específicas que devem ser previstas. Durante a fase de exploração subsequente, são realizados controlos para verificar se um erro definido pode ser detetado com base nos valores de medição recolhidos ou se é necessária pedida uma qualidade de dados superior.

Na prova de conceito (PoC), um modelo estatístico é desenvolvido para a deteção automática do erro e, assim, a viabilidade técnica e económica é verificada usando dados previamente registados (análise offline).

Durante a fase piloto, um protótipo funcional é executado em uma aplicação de amostra no tempo de execução (análise online). Ao fazer isso, são recolhidos os resultados e valores de experiência, que são implementados na solução analítica final durante a última fase. Esta solução pode ser aplicada a um número ilimitado de máquinas do mesmo tipo.

Industrial AutoML - ML Self-Service

O desenvolvimento de soluções de analítica industrial geralmente requer o conhecimento específico de um cientista de dados. A nossa ferramenta de Programação Automatizada de Máquinas permite que utilize modelos baseados em AI e ML de forma independente, sem a necessidade de suporte externo. Ela permite que crie modelos que podem reconhecer o comportamento normal e erróneo das suas máquinas com base no seu próprio conhecimento de dados e aplicações. O software independente de plataforma ajuda-o a fazer isso com a geração automatizada de modelos e uma interface de utilizador simples.

As suas vantagens especiais
  • Com base nos seus próprios dados e conhecimento especializado
  • Sem necessidade de consultoria externa ou de um especialista da área de dados
  • Geração automática de modelos
  • Processo de desenvolvimento de soluções mais simples e mais rápido
  • Visualização de dados da máquina
  • Formação independente do software para detetar a operação normal e o mau funcionamento da máquina
  • Independente das plataformas
  • Otimização contínua independente dos modelos