TrendMiner 2021.R2는 운영자에게 더 나은 통찰력을 제공합니다

TrendMiner의 최신 업데이트 인 TrendMiner 2021.R2를 사용하면 운영 전문가가 센서 데이터를 사용하여 운영 성능을 분석, 모니터링 및 예측할 수 있습니다. TrendMiner 2021.R2는 또한 기계 학습을 대중화하여 운영 전문가가 “예측 및 자산 성능”을 개선 할 수있는 유연성을 높이기 위해 노력하고 있습니다.

Software AG의 TrendMiner는 이전에 출시 된 랩톱 통합을 확장하는 업데이트 인 TrendMiner 2021.R2를 출시하여 전문 분석 사용자가 데이터 모델 출력을 나머지 조직에서 사용할 수 있도록합니다. TrendMiner는 또한 “다변량”이상 감지 모델을 제공하여 기록 데이터에 대한 최적의 프로세스 조건을 학습하고 새로운 수신 데이터에서 이상을 감지 할 수 있습니다.

TrendMiner 2021.R2는 이제 webMethods.io를 통해 셀프 서비스 통합을 지원합니다. 이를 통해 다른 비즈니스 애플리케이션의 상황 별 프로세스 정보를 고려하고 새로운 편차 감지 모델을 통해 외부 시스템에서 워크 플로를 작동 할 수 있습니다.

기계 학습, 인공 지능 및 예측 모델 민주화
TrendMiner 공정 제조 분야의 운영 전문가는 “센서에서 생성 된 시계열 데이터를 사용하여 운영 성능 분석, 모니터링 및 예측”을 가능하게합니다. TrendMiner의 목표는 “데이터 과학자에게 의존하지 않고도 분석 기능을 통해 엔지니어가 운영 우수성을 향상시킬 수 있도록 지원하는 것입니다. 데이터 과학을 제공합니다. 엔지니어에게.”

TrendMiner 2021.R2는 “이전 버전의 노트북 기능을 확장하여 기계 학습 모델 태그를 사용하여 내장 된 채점 / 공제 엔진에 내장 된 사용자 지정 데이터 모델을 게시함으로써 작동 성을 제공합니다.”

이러한 “머신 러닝 모델”태그는 마치 조직 이력 자 또는 기타 시계열 데이터 소스에서 가져온 것처럼 TrendMiner 사용자가 사용할 수 있습니다. 최근 및 과거 데이터 시각화, 패턴 또는 임계 값 검색, 기계 학습 모델 패턴 모니터링과 같은 모든 현재 TrendMiner 기능을 적용 할 수 있습니다.

닉 반 담, 제품 관리자, TrendMiner, 설명 : “클래식 데이터 과학은 실제 지식 / 자산을 (전문가) 데이터 과학 팀에 가져오고 스크립팅, 해킹 및 분석 기술을 사용하여 전문가 사일로에서 증가하는 통찰력에 액세스하는 데 의존합니다.”

TrendMiner의 새로운 기능을 통해 그는“우리는 기존의 사일로 접근 방식을 해체하고 데이터 과학자를 루프로 끌어들이는 것을 목표로합니다. 준비된 데이터를 자신과 타인에게 유용한 것으로 만드는 동안 다른 모든 TrendMiner와 긴밀하게 협력 할 수 있습니다. 사용자는 원시 데이터를 지식의 맥락에 넣습니다.

그는 “그 후에는 조직 내에서 발견 한 결과를 활성화 할 수있는 쉽고 혁신적인 방법을 통해 다른 사람들이 더 좋고 쉬운 통찰력을 얻을 수 있습니다.”라고 결론을 내립니다.

TrendMiner 다변량 이상 탐지 모델 프레젠테이션
TrendMiner 2021.R2는 이제 앞서 언급 한 노트북 컴퓨터와 태깅 기능 “Machine Learning Model”을 통해 독점적 인 다 변수 이상 탐지 모델을 제공합니다.

TrendMiner는 이상 탐지 모델을 말합니다 소프트웨어 AG, 공정의 정상적인 작동 조건을 포함하는 방향을 표시하도록 훈련시킬 수 있습니다. 필요한 작동 조건에 대해 학습 한 후 모델은 새로운 수신 데이터에서 이상을 감지 할 수 있습니다. 이 모델은 “새로운 데이터 포인트가 특정 임계 값 (이상 클래스)을 기반으로 비정상인지 여부를 반환하거나 이상 점수를 반환합니다. 편차 정도가 높을수록 데이터 포인트가 이상일 가능성이 높습니다.”

데이터 사일로 간 협업을위한 셀프 서비스 통합
Software AG는 오늘날 공장이 생산 프로세스와 직접 또는 간접적으로 관련된 방대한 양의 데이터를 캡처하고 저장한다고 말합니다. 이 모든 데이터는 일반적으로 특정 운영 목적을 제공하는 최고의 비즈니스 응용 프로그램에서 끝납니다. 운영 전문가가 실제로 해당 데이터에 액세스 할 수 있다면 다양한 비즈니스 애플리케이션에 존재하는이 모든 상황 별 정보는 운영 성능을 개선하기위한 새로운 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

추가 지원 통합을 소개합니다. webMethods.io TrendMiner 플랫폼 내에서 “엔지니어는 이제 스스로 중요한 비즈니스 애플리케이션을위한 통합을 만들 수 있습니다.”

또한 webMethods.io를 통한 셀프 서비스 통합을 통해 온 프레미스 및 클라우드 솔루션에서 비즈니스 애플리케이션 전반에 걸쳐 워크 플로를 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, TrendMiner 화면이 경고를 트리거 할 때 동료에게 MS Teams 또는 Slack 메시지를 알리고 SAP에서 유지 보수 요청을 동시에 추가하는 데 사용할 수 있습니다.

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