ワイドミュラー産業用AutoMLを使用すると、高度な分析機能を利用して、運用の最適化、製品品質の向上、新しいビジネスモデルの作成を行うことができます。マシンまたはプロセスの専門家は、データ科学のスキルを必要とせずに、機械学習モデルの構築、導入、運用を容易に行うことができます。AutoMLツールを使用すると、お客様のデータとドメインの知識を、ビジネスに価値をもたらすMLモデルに変換できます。既存の製造環境にモデルを導入し、リアルタイムで分析と洞察を行い、組織全体の生産労働者 や関係者の情報を把握できます。
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既存のマシンデータとドメインの知識を使用しながら、高度な分析を活用できます。追加のトレーニングは不要です。数分で独自の機械学習モデルを構築できます。
社内またはクラウドで作成、展開し、機械学習モデルを運用します。より多くの洞察を得て、マシンやプロセスからより多くのデータを収集するして、モデルを再トレーニングすることで、モデルのパフォーマンスを継続的に向上させることができます。
改善された製品とサービスに対する顧客満足度を高め、お客様が開発した機械学習技術に基づくニーズと動作をよりよく理解できるようにします。
2分間のアニメーションで、ワイドミュラー工業用AutoMLソリューションの主な利点とその動作の説明を含む、簡潔な概要をご覧ください。
応用領域
メリット
Automated Machine Learning Toolで、データサイエンスのノウハウがなくても、短時間で独自の分析モデルを作成することができました。圧縮機の用途知識に基づいてツールが生んだ良い結果にとても驚いています。モデルの作成プロセスとモデルの選択は直感的で、簡単に実行できました。
応用領域
メリット
マシンに精通し、ある程度はデータを解釈できるプロセスエンジニアが多いので、私たちはこのソリューションに魅力を感じました。ワイドミュラーの助けを借りることで、この知識をアルゴリズムに移すことができます。
ワイドミュラーのAutoMLソフトウェアを使用して、異常を検出するための初期モデルを少しの労力で生成できました。これにより、実際のプロセスの異常の97 %がすでに特定されています。私たちは特に、そのソフトの使いやすさが好んでいます。モデル構築の通常および異常な時間範囲をマークする機能は、非常に適切に実装されています。
AutoML Modelbuilderを使用すると、ミリングプロセスのモーター電流の履歴データに基づく異常検出方法の検証と、簡単かつ迅速な作成が可能です。この操作は直感的で、初心者や経験豊富なデータサイエンスユーザーを効果的にサポートします。
応用領域
メリット
これは、次のステップバイステップアプローチに基づいています。
ワイドミュラーのデータサイエンティストDr. Daniel Kressによるワイドミュラーの産業用AutoMLの背景にあるデータサイエンスについて詳しくする
機械学習が業界を変革する理由、産業 AutoMLがこのプロセスを加速させる仕組み、およびデルの責任ある製品マネージャDr. Carlos Paiz Gaticaによるメリットの詳細をご覧ください。
