Az Ellistat mesterséges intelligenciával fejleszti tovább a DATA Analysis szoftvert az ipari folyamatok hatékonyabb irányítása érdekében

Az ipari minőségügyi szakértő, az Ellistat új mesterséges intelligencia-képességekkel bővíti DATA Analysis modulját. A gépi tanulás és az osztályozás mellett a neurális hálózatok integrálása lehetővé teszi a bonyolultabb ipari viselkedésminták modellezését. A szoftver ezen fejlesztésével az Ellistat az alkalmazott, fokozatos és ellenőrzött mesterséges intelligencia mellett döntött.
Az eltérések okainak megértése és a megfelelő paraméterekre gyakorolt befolyásolás már nem csupán szándék, hanem konkrét megközelítés.

Hasznos mesterséges intelligencia, nem pedig elvont ígéret

Ellistat szerint a mesterséges intelligencia csak akkor bír értékkel, ha valóban segíti az ipari vállalatokat
hogy jobb termékeket állítson elő. Ehhez pedig először is mindenki számára használhatónak kell lennie. A minőség alapja
egy egyszerű elven alapul: a folyamatok elsajátítása, vagyis a paraméterek megértése
amelyek befolyásolják a termelést — hőmérséklet, szerszám, anyag, gép, kezelő,
beszállító, beállítás, környezet. Ezeknek a tényezőknek a meghatározása azonban általában
olyan statisztikai ismeretek, amelyekkel nem mindenki rendelkezik, és amelyeket csak kevés műhely
van idejük mozgósítani az embereket.

Ha eltérés, eltérő érték vagy változás jelentkezik, az ok felderítése gyakran
a kutatás során: ösztönösen haladunk előre, egymás után teszteljük a paramétereket, és az idő
A kereséssel töltött idő hulladékot, késedelmet és olyan beállításokat eredményez, amelyek inkább
inkább a tapasztalat, mint a bizonyíték.

Itt jön képbe a DATA Analysis: a szoftver átveszi a bonyolult részt — a
számítások, modellek, statisztikai módszerek — és ezt egy felületen keresztül jeleníti meg
Egyszerű. Nem kell adatelemzési szakértőnek lenni ahhoz, hogy elemezzük az adatokat, és felismerjük a
befolyásoló változók, a eltérések okainak megértése és modellek kidolgozása
a gyakorlatban is alkalmazhatók. Így mindenki hozzáférhet az eddig
csak szakemberek számára elérhető.

Ez a hozzáférhetőség egyben meghatározza a szoftver célközönségét is. A DATA Analysis nem kizárólag a
statisztikai vagy mesterséges intelligencia szakértők: elsősorban azoknak szól, akik
ismerik a folyamatot — a technikusok a gyártási módszerek, a termelés és a minőség területén. Ők azok, akik
ők ismerik a terepet, és nekik kell, hogy az eszköz az elemzést elvégezze
elérhető.

Az új mesterséges intelligencia-funkciók pontosan ezt a logikát követik: hozzáadnak egy kis
teljesítmény, anélkül, hogy a használat egyszerűségét feláldoznánk. Egy laikus felhasználó számára,
A módszer továbbra is lépésről lépésre halad. Szakértői profil esetén a szoftver további lehetőségeket kínál
mélységben, a modellek felépítésére és a funkciókra vonatkozó speciális beállításokkal
aktiválás: beállíthat egy neurális hálózatot, kiválaszthat egy tanulási módot,
az adatokból való tanulás módjának módosítása, illetve neuronok hozzáadása
a kívánt elemzési szinttől függően. Ugyanez a felület így alkalmazkodik a
minden egyes lépés, a gyors diagnózistól a részletes modellezésig.

«Az ipari mesterséges intelligencia nem lehet csak egy újabb »fekete doboz« a műhelyben. Segítenie kell a
segít a csapatoknak megérteni, hogy mi történik valójában a folyamataikban. A DATA segítségével
Az Analysis keretében hatékonyabb modelleket szeretnénk biztosítani az ipari szereplőknek, de
amelyeket azok tudnak hasznosítani, akik ismerik a terepet. Így válik hasznossá a mesterséges intelligencia:
»amikor segít a termelési döntések meghozatalában” – magyarázza Davy Pillet, az Ellistat vezérigazgatója.

A klasszikus statisztikától a mesterséges intelligencia-modellekig

A DATA Analysis erőssége abban rejlik, hogy egyetlen eszközben számos módszert egyesít. A
Alapvetően a hagyományos statisztikák választ adnak a műhely leggyakoribb kérdéseire:

két változó összehasonlítása, annak vizsgálata, hogy egy változásnak van-e tényleges hatása, egy korreláció mérése,
regressziós modell vagy kísérleti terv kidolgozása. Ezek a módszerek egyszerűen megvalósíthatók,
Ezek a módszerek továbbra is elengedhetetlenek, és a minőségbiztosítási folyamat alapját képezik
szigorú.

Az új verzió jelentősen kibővíti ezt a választékot. A DATA Analysis a következőket tartalmazza:
mostantól gépi tanulási modellek, neurális hálózatok és a
felügyelet nélküli osztályozás. Ahol a klasszikus statisztika egyszerű összefüggéseket ír le
Ezek a modellek – néhány változó között – olyan jelenségeket modelleznek, ahol számos
a paraméterek kölcsönhatásba lépnek egymással: meghatározzák azt a függvényt, amely összekapcsolja a termelési feltételeket a
elért eredmény, és olyan csoportosulásokat vagy viselkedésmintákat tárnak fel, amelyeket a szem
Az ember nem tesz különbséget.

A felhasználó így egy teljes spektrumot vehet igénybe: kiválaszthatja a számára legmegfelelőbb elemzési szintet
a kérdése — a kétváltozós tesztől a prediktív modellig — anélkül, hogy valaha is elhagyná ugyanazt a
környezet. A cél minden szinten ugyanaz marad: az elemzési idő csökkentése,
a diagnózisok megbízhatóságának növelése és az intézkedéseknek a megfelelő befolyásoló tényezőkre való összpontosítása.

Az Ellistat minőségi rendszer középpontjában

A DATA Analysis az Ellistat Quality Suite része, egy teljes mértékben webalapú szoftvercsomag, amelynek célja a
ipari minőség. A modul akkor nyújtja a legnagyobb hasznot, amikor a következő forrásokból származó adatokat hasznosítja:
egyéb szoftverkomponensek: az SPC segítségével nyomon követhetik azok statisztikai alakulását
folyamatok, valamint a termelés valós idejű figyelemmel kísérése és a beérkező áru ellenőrzése (IQC) a beszállítók összehasonlítása céljából,
a beérkező tételek minőségének elemzése vagy a beszállítói teljesítmény alakulásának nyomon követése
régen.

Ez a kölcsönös kiegészítő jelleg biztosítja a Minőségi Csomag egészének koherenciáját: adatgyűjtés
az adatokat, azok nyomon követését, elemzését, majd a tények alapján történő döntéshozatalt.

Egy fokozatosan bevezetett és ellenőrzött ipari mesterséges intelligencia

A DATA Analysis ezen fejlesztésével az Ellistat egy pragmatikus megközelítést képvisel a
a mesterséges intelligencia. Nincs ígéret az önálló gyárról. Nincs a valóságtól elrugaszkodó beszéd
a termelési valóságra. A mesterséges intelligenciának megbízható adatokra és folyamatokra kell támaszkodnia
megértett és mérhető célok.

Az Ellistat olyan mesterséges intelligenciát választott, amely segít az ipari vállalatoknak abban, hogy jobban elemezzék, jobban megértsék és
hatékonyabban irányítani a folyamataikat.