Is Predict
AI智能預測分析軟件
了解 Is Predict
Is Predict是一個智能預測方案，可用于故障預測、質量控制以及節(jié)能減排優(yōu)化等應用領域。該方案基于人工智能無監(jiān)督、自學習算法，是一種定制化的解決方案。它給企業(yè)實現(xiàn)人工智能建設提供了全新的路線，無需耗費任何資源去新建一個完整的人工智能團隊，承受諸多不確定的成本投入和隨之而來的管理難題。
●一套成熟并且有很多成功案例的軟件，不是正在研發(fā)中的產物
●不止于”預知”,更重要的是人工智能自學習
●置”自學習“算法，產生可擴展的解決方案
●算法令軟件能自適應各種模型，不需要稀有的數(shù)據(jù)工程師參與
●在使用中遇到改變的因素，軟件會自動全天候(24/7)自學習，并保持其有效性
●善長于處理復雜數(shù)據(jù)
●可用于不同行業(yè)領域
●透明度高的可解釋性人工智能運作
Is Predict的功能模塊
●核心模塊
核心模塊是創(chuàng)新的、無監(jiān)督、可解讀的自學習算法，藉此發(fā)掘復雜的模式，并之后實現(xiàn)持續(xù)學習。此模塊具有CRPA - Cognitive Robotic Process Automation 程序，可以智能地了解流程的動態(tài)改變及帶來的影響（自動認知機械過程），可靠地發(fā)現(xiàn) ”多層數(shù)據(jù)模式“、識別隱藏的干擾因素，最終能實現(xiàn)流程的持續(xù)優(yōu)化
●模擬分析
評估各種可能發(fā)生的情景
在改變組織流程和技術流程之前，可使用此模塊去模擬各種”改變”方案。例如：怎樣使某一個設備以最優(yōu)化的狀態(tài)運行（最少的生產損失），模擬模塊可以幫助尋找最好的方案，因以通過”改變流程”的而得益。
●預測模塊
面對復雜的KPI 仍然保持高準確度的預測
KPI的設定和將來如何變化，通常取決于復雜的相互關系。預測模塊能夠更精確地規(guī)劃那些復雜和動態(tài)的過程。在事件發(fā)生之前識別故障或問題，避免失效或是低效率帶來的風險。
●分析模塊
探索復雜的根因及其關系
為何同一類機械在同一種構建下，會有不同的產出？要解決這個問題，必須找出眾多可能的導致不理想產出的原因，這樣才能持久地改進流程。分析模塊是專注將有關的因素發(fā)掘出來，無論在多復雜和多変的情況下，它都可以發(fā)掘出有關根因，因此可以持續(xù)地加強流程的運作。
●檢測異常模塊
及早發(fā)現(xiàn)異常狀況
此模塊會通過自學習的人工自智能，將有關的異?，F(xiàn)象在早期發(fā)掘出來，并進一步驅分異常是否會導致故障問題。因此，可以預知及預警故障的發(fā)生，因而提前展開工作，避免了故障的出現(xiàn)及其負面影響。
●優(yōu)化控制模塊
優(yōu)化操作流程的控制
任何流程的改變與優(yōu)化，都可以通過此模塊的自學習算法，在日常操作中持續(xù)自學習，自動不斷地優(yōu)化操作流程，不用人手干預。模塊操作簡易，很容易將優(yōu)化控制功能與操作程序整合。結果是，所有非技術性或技術性的流程，均可以到得持續(xù)和前瞻性的優(yōu)化。
為什么要使用 Is Predict？
Is Predict猶如一臺永不停歇的知識引擎，無需人工干預即可從原始數(shù)據(jù)中提煉智慧并持續(xù)優(yōu)化。企業(yè)無需依賴人工智能專家、數(shù)據(jù)工程師和編程員,輕易地實踐了數(shù)字化和智能化的目標。
應用領域
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故障預測
DB Cargo所遇到的問題是火車維修，如火車引擎失效帶來的影響，一個引擎失效的直接損失約為200,000歐元。點擊查看詳情
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質量控制
ZF所遇問題是零件質量控管，多達700種的零件，如何控管每種零件的質量呢？點擊查看詳情
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節(jié)能減排優(yōu)化
Opel公司所遇到的問題是能源的分配?？紤]多種因素的情況下，生產多少電力和熱能成本最低，效益最高？點擊查看詳情
Is Predict的優(yōu)勢
●標準人工智能軟件
◆有效處理復雜多樣的大數(shù)據(jù)，找出數(shù)據(jù)模式，用途廣泛
◆復雜流程的解決方案
◆模型會自動適應已更改的流程和其他實例
●人工智能算法推動智能分析
◆數(shù)據(jù)處理過程自動化
◆極快的數(shù)據(jù)挖掘
◆自適應不同數(shù)據(jù)類型
●純粹利用系統(tǒng)大數(shù)據(jù)訓練出軟件
◆每個軟件都是為客戶的情況定制運作和結果顯示
●深度學習-Semantic Deep Learning
◆發(fā)掘根因/高透明度可以充分反映情況
◆罕見的高精度：能量預測的精準度>95 %
●持續(xù)學習-Continuous Learning
◆由于不斷的學習，過程的變化會被自動理解
◆使用時對改變的情況自動適應
◆《記憶效應》：過程的改變不會導致重新學習。記住相關要素，并進一步使用。
◆可升級
