산업 분석 서비스

데이터 사이언스 컨설팅 및 맞춤형 분석 솔루션에서 산업 AutoML 셀프 서비스까지.

산업 분석 서비스

산업 분석 컨설팅

산업 분석에 대한 당사의 전문성을 이용하여 계획을 앞당기십시오. IoT 및 분석 팀의 심도 있는 지식으로 여러분의 파트너인 당사는 자체 산업 어플리케이션 및 다양한 고객 프로젝트 경험을 갖추고 있습니다. 이러한 제품 및 경험은 내용이 광범위하며, 여러분의 니즈에 맞게 맞춤 고안됩니다.

  • 적합한 사용 사례 선택 및 평가
  • 적합한 하드웨어 및 소프트웨어를 이용하여 데이터 수집에 대해 컨설팅
  • 기존 데이터 품질 및 최적화 가능성 분석
  • 적절한 데이터 형식 및 인터페이스 선택
  • 기존 인프라 솔루션 구현

당사의 데이터 과학 전문가는 필요한 경험을 갖추었으며 여러분의 요건을 들어드립니다. 산업으로부터, 산업을 위해.

예: 활용 사례 워크숍 - ML 기반 서비스를 구체화

구체적인 엔트리 포인트 찾기의 어려움

  • ML 기반 서비스 분야에서는 수많은 옵션과 매력적인 가능성이 존재합니다.
  • 이미 몇 가지 아이디어와 첫 번째 사용 사례에 대해 다루었습니다.
  • 다음 단계: 실용적인 접근법과 함께 첫 번째 구체적인 결과를 달성합니다.

산업 어플리케이션에 초점

  • 여러분의 기계에 신규 디지털 서비스를 생성하는 방법.
  • 기계의 가용성 향상 방법.
  • 여기에 대해 ML 기반 기술을 사용하는 방법.

실용적이고 결과 지향적인 접근 방식

  • 바이드뮬러 비즈니스 컨설턴트 및 데이터 과학자와 함께 하는 일일 개인 워크숍
  • 이해 관계자 팀으로 구성된 다양한 분야의 팀 - 관리, 제품, 애플리케이션, 서비스, 영업
  • 함께 구현 계획을 설계 - 구현을 위한 여러분의 가이드

여러분의 혜택, 빠른 첫 성공을 위해

  • 목표 및 기회에 대한 이해 관계자들 간의 공통된 이해 달성
  • 적합한 적용 및 사용 사례 우선순위 결정
  • 구체적으로 구현을 시작하기 위한 샘플 구체화, 계획 및 도구

맞춤 분석 솔루션

구현은 산업 분석의 영역에서 적합한 사용 사례를 선택하면서 시작할 수 있습니다. 실제로 5단계 접근이 성공적인 것으로 입증되었습니다. 프로젝트 시작 시, 문제를 분석하고 목표를 정의하는 데 초점을 맞춥니다. 선택한 사용 사례의 유효성 검사는 다음과 같습니다. 이 단계는 또한 어떤 실패를 예측할 수 있는지 또한 결정합니다. 이어지는 탐색 단계에서는 수집된 측정값을 토대로 알아낸 오류가 탐지 가능한지 여부 또는 더 높은 데이터 품질이 요구되는지를 알아내기 위한 확인이 실시됩니다.

개념 증명(PoC)에서는 오류의 자동 검출을 위한 통계 모델을 개발하여 이전에 기록된 데이터(오프라인 분석)를 이용하여 기술적, 경제적 타당성을 확인합니다.

파일럿 단계 동안, 작동 프로토타입은 런타임(온라인 분석)의 샘플 애플리케이션에서 실행됩니다. 이렇게 하여 최종 단계 동안 최종 분석 솔루션에서 구현되는 발견 사항 및 경험 값이 수집됩니다. 이 솔루션은 동일한 유형의 기계에 기계의 수와 상관 없이 적용될 수 있습니다.

산업용 AutoML - ML 셀프 서비스

산업 분석 솔루션 개발은 일반적으로 데이터 과학자의 특정 노하우를 필요로 합니다. 당사의 자동 기계 학습 소프트웨어는 외부 지원 없이도 AI 및 ML 기반 모델을 독립적으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 데이터 및 응용 분야 노하우를 기반으로 정상과 오류 동작을 인식할 수 있도록 합니다. 자동 모델 생성과 간단하고 직관적인 사용자 인터페이스로 플랫폼 독립적인 소프트웨어를 통해 이 모든 것이 가능합니다.

특별한 이점
  • 자체 데이터 및 전문 지식 기반
  • 외부 컨설팅 또는 데이터 과학자 필요 없음
  • 모델 자동 생성
  • 더욱 간편하고 신속한 솔루션 개발 프로세스
  • 컴퓨터 데이터의 시각화
  • 소프트웨어의 정상적인 작동 및 기계 고장을 감지하기 위한 독립적인 훈련
  • 플랫폼 독립
  • 지속적이며 독립적으로 모델 최적화 가능

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