Анализ данных
Система SmartBase позволяет искать рычаги управления ключевыми параметрами за счет встроенных моделей машинного обучения
Low-code
Часто инструменты машинного обучения и анализа данных предполагают использование программирования. В SmartBase основные инструменты можно применять через графический интерфейс, что сильно упрощает поиск структур в данных.
Конструктор запросов к данным
По статистике 80% времени по анализу данных занимает подготовка данных. В SmartBase для этого есть функционал формирования выборок данных {датасетов} с помощью графических инструментов. Датасеты выгружаются в формате CSV {в несколько раз быстрее использования SQL} для других систем или ложатся в основу дальнейшего анализа в SmartBase.
Проверка линейных зависимостей
Для ответа на вопросы о линейной взаимосвязи двух параметров предусмотрен расчет коэффициентов корреляций и графический анализ. Для поиска линейной взаимосвязи нескольких параметров можно построить регрессионные уравнения.
Применение моделей машинного обучения
Инструменты машинного обучения помогут найти скрытые зависимости и получить рычаги управления рассматриваемых параметров. Реализация на основе low-code позволяет использовать его сотрудникам, никогда не работавшим с машинным обучением и программированием.
Построение графиков
(дашбордов)
(дашбордов)
Настроенная интеграция с системой SuperSet позволяет создавать красивые и функциональные графики для решения практически любых задач аналитики.
За счет алгоритмов нашли рычаги управления и помогли улучшить сотни производственных показателей в части стабильности и воспроизводимости
За счет алгоритмов нашли рычаги управления и помогли улучшить сотни производственных показателей в части стабильности и воспроизводимости
Преимущества для вашего производства при использовании модуля "Анализ данных"
Преимущества для вашего производства при использовании модуля "Анализ данных"
Снижение количества дефектной продукции
На ряде заводов внедрили аналитику с применением методов машинного обучения. Это помогло определить почему возникают проблемы с качеством и как их устранить. Мы сократили количество дефектной продукции и выявили необходимые рычаги управления.
Прогнозирование производственных показателей с точки зрения качества
Настроили предиктивную аналитику, которая помогла технологам прогнозировать ключевые производственные показатели с точки зрения качества. Прогнозирование позволило провести модельные, а не натурные эксперименты в задачах изменения производственных параметров
Обнаружение браконесущего оборудования
Обучили сотрудников методам проверки статистических гипотез. Внедрили критерии оценки сотрудников и оборудования. Это позволило сравнивать сотрудников между собой и выявлять низкоквалифицированных. А также находить браконесущее оборудование, влияющее на процесс.