擴大使用分析、人工智能和ML的維護和操作

維護和操作數據生成、存儲和共享在各種各樣的地點和係統,實際利用它可以是一個挑戰,因為礦業等不同的數據是很困難的。直到最近,大多數軟件程序提供所需的專業知識和投資傳統的和昂貴的,分析解決方案。這些解決方案也有所有服務員服務實現和維護等費用。此外,技能需要使用這些解決方案一直是離開了訓練數據科學家和統計學家分配給組織的量化員工。

多年來,分析和深度學習的解決方案被認為隻適合擁有專門量化員工的大型組織。最近,毫升和AI功能的需求也在不斷增加。一般和OT團隊由包括報告寫作的技能的人,BI,和SQL編程的專業知識,統計學家和科學家在各種形式的技術數據預測分析和定量分析。通常,許多工業組織一直不願基金分析和人工智能和ML項目的操作和維護的水平。

最近,然而,這樣的高級設計解決方案被引入市場,它和用戶。這些解決方案被設計用於量化員工和業務用戶。工業數字轉換,後者現在有更強大的和準確的工具的金博宝app安卓版下载運行各種operations-specific預測模型和場景,在實時如果必要,通常是沒有可用的直到最近。