WAGO Analytics

Nie, WAGO chętnie w tym pomoże.

Nie, jeśli to konieczne, można zastosować rozwiązanie lokalne.

Każde rozwiązanie jest inne. Jeśli uważasz, że Twoje dane można jeszcze bardziej wykorzystać, skontaktuj się z nami. Razem znajdziemy rozwiązanie.

Twoje dane nie opuszczają istniejącej infrastruktury, ponieważ rozwiązanie analityczne jest zintegrowane lokalnie z Twoją maszyną lub systemem.

Mniejsze ilości mogą być analizowane w czasie rzeczywistym.

Udostępniamy konkretne wizualizacje, które pozwalają na śledzenie pracy aplikacji.

Transfer danych na ten sam typ maszyny czy systemu nie wymaga podjęcia żadnych specjalnych działań. Gdy konieczny jest transfer danych do innych maszyn lub systemów, zakres podjętych działań zależy od rodzaju zastosowanego rozwiązania WAGO Analytics.

Aby umożliwić niezależną analizę, opracowujemy interaktywne wizualizacje.

To zależy od wielkości projektu i może być prawidłowo ocenione dopiero po analizie danych przez ekspertów ds. procesu.

WAGO Analytics wykrywa, jakie problemy mogą pojawić się w danych procesie. Wyniki można wykorzystać i interpretować dla uzyskania lub uniknięcia zmian technicznych. To, co jest możliwe, może być ocenione tylko po przeanalizowaniu danych.

WAGO Analytics wykrywa, jakie problemy mogą pojawić się w danych procesie. Wyniki można wykorzystać i interpretować dla uzyskania lub uniknięcia zmian technicznych. To, co jest możliwe, może być ocenione tylko po przeanalizowaniu danych.

Tak, większa liczba danych zwiększa dokładność analizy. Nie można jednak odpowiedzieć w sposób ogólny na to pytanie.

Przede wszystkim do ilościowej oceny procesu. Jednak w trakcie bieżącej eksploatacji każdy użytkownik zauważa kolejne możliwości zastosowań.

Nauka o danych, maszynowe uczenie się i sztuczna inteligencja są ze sobą powiązane. WAGO Analytics wskazuje w jaki sposób wykorzystać tę sieć powiązań w zakresie automatyzacji.

Analizy danych zwiększają się w czasie rzeczywistym wraz ze wzrostem liczby danych. Nie każda metoda nadaje się jednak do zastosowań tego rodzaju.

Jest ich bardzo dużo. Obecnie dużym zainteresowaniem cieszą się sieci neuronowe. Są one jednak stosowane np. wyłącznie do rozpoznawania zdarzeń. Nie otrzymujemy pełnej wiedzy o maszynie czy systemie.

WAGO Analytics pracuje w czasie rzeczywistym. Statystyka zajmuje się głównie badaniem danych historycznych.

Big data opisuje duże ilości danych. Data science obejmuje analizę różnych zbiorów, nie tylko Big data; mogą to być więc również dane odczytywane z maszyny lub systemu w czasie rzeczywistym. Maszynowe uczenie się to świetna metoda generowania nowych informacji z już pozyskanych danych; jest częścią nauki o danych.

Najpierw analizuje się określone zastosowanie. Dane są zapisywane, a następnie analizowane pod kątem ilościowej oceny procesu. Eksperci planują kolejne kroki i proces jest ponownie poddawany analizie.

Po omówieniu i przeanalizowaniu danego zastosowania następuje rejestracja danych z różnych źródeł i dane te są przetwarzane. W ramach analizy offline omawiamy wszystkie możliwości zastosowań z Twoimi ekspertami ds. procesów. Jeśli są zadowoleni, następuje integracja z procesem operacyjnym. Chętnie wesprzemy realizację również kolenych etapów procesu.

Nie wszystkie dane są ważne i spójne. Czyszczenie danych służy do przekształcenia danych w format o wysokiej spójności i gęstości. Dzięki temu żadne niepotrzebne dane nie są transportowane, wizualizowane ani przekazywane do algorytmu analizy danych. Zwiększa to wydajność systemu analitycznego.

Skup się na najmniejszym obszarze systemu, który chcesz zbadać. Postaw konkretne pytanie i wykorzystaj fakt, że najlepiej rozumiesz proces, aby ocenić, które dane są najważniejsze.