{"id":4422,"date":"2026-07-19T00:00:00","date_gmt":"2026-07-18T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?p=4422"},"modified":"2026-11-04T21:06:01","modified_gmt":"2026-11-04T20:06:01","slug":"ipari-adatelemzes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/ia-industrielle-data-analysis\/","title":{"rendered":"Ipari mesters\u00e9ges intelligencia: az Ellistat be\u00e9p\u00edti a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatokat a DATA Analysis szoftverbe"},"content":{"rendered":"

Az ipari min\u0151s\u00e9g\u00fcgyi szak\u00e9rt\u0151, az Ellistat tov\u00e1bbfejleszti modulj\u00e1t Adatelemz\u00e9s<\/a> \u00faj mesters\u00e9ges intelligencia-k\u00e9pess\u00e9gek. A g\u00e9pi tanul\u00e1s \u00e9s az oszt\u00e1lyoz\u00e1s mellett a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok integr\u00e1l\u00e1sa lehet\u0151v\u00e9 teszi az \u00f6sszetettebb ipari viselked\u00e9smint\u00e1k modellez\u00e9s\u00e9t. A szoftver ezen fejl\u0151d\u00e9s\u00e9vel az Ellistat az alkalmazott, fokozatos \u00e9s ellen\u0151rz\u00f6tt mesters\u00e9ges intelligencia mellett d\u00f6nt\u00f6tt.
Az elt\u00e9r\u00e9sek okainak meg\u00e9rt\u00e9se \u00e9s a megfelel\u0151 param\u00e9terekre gyakorolt befoly\u00e1sol\u00e1s m\u00e1r nem csup\u00e1n sz\u00e1nd\u00e9k, hanem konkr\u00e9t megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Hasznos ipari mesters\u00e9ges intelligencia, nem pedig elvont \u00edg\u00e9ret<\/h2>\n\n\n\n

Ellistat szerint a mesters\u00e9ges intelligencia csak akkor b\u00edr \u00e9rt\u00e9kkel, ha val\u00f3ban seg\u00edti az ipari v\u00e1llalatokat
hogy jobb term\u00e9keket \u00e1ll\u00edtson el\u0151. Ehhez pedig el\u0151sz\u00f6r is mindenki sz\u00e1m\u00e1ra haszn\u00e1lhat\u00f3nak kell lennie. A min\u0151s\u00e9g alapja
egy egyszer\u0171 elven alapul: a folyamatok elsaj\u00e1t\u00edt\u00e1sa, vagyis a param\u00e9terek meg\u00e9rt\u00e9se
amelyek befoly\u00e1solj\u00e1k a termel\u00e9st: h\u0151m\u00e9rs\u00e9klet, szersz\u00e1m, anyag, g\u00e9p, kezel\u0151,
besz\u00e1ll\u00edt\u00f3, be\u00e1ll\u00edt\u00e1s, k\u00f6rnyezet. Ezeknek a t\u00e9nyez\u0151knek a meghat\u00e1roz\u00e1sa azonban \u00e1ltal\u00e1ban
olyan statisztikai ismeretek, amelyekkel nem mindenki rendelkezik, \u00e9s amelyeket csak kev\u00e9s m\u0171hely
van idej\u00fck mozg\u00f3s\u00edtani az embereket.<\/p>\n\n\n\n

Ha elt\u00e9r\u00e9s, elt\u00e9r\u0151 \u00e9rt\u00e9k vagy v\u00e1ltoz\u00e1s jelentkezik, az ok felder\u00edt\u00e9se gyakran
\na kutat\u00e1s sor\u00e1n: \u00f6szt\u00f6n\u00f6sen haladunk el\u0151re, egym\u00e1s ut\u00e1n tesztelj\u00fck a param\u00e9tereket, \u00e9s az id\u0151
\nA keres\u00e9ssel t\u00f6lt\u00f6tt id\u0151 hullad\u00e9kot, k\u00e9sedelmet \u00e9s olyan be\u00e1ll\u00edt\u00e1sokat eredm\u00e9nyez, amelyek ink\u00e1bb
\nink\u00e1bb a tapasztalat, mint a bizony\u00edt\u00e9k.<\/p>\n\n\n\n

Itt j\u00f6n k\u00e9pbe a Data Analysis: a szoftver \u00e1tveszi a bonyolult r\u00e9szt, a
sz\u00e1m\u00edt\u00e1sok, modellek, statisztikai m\u00f3dszerek, \u00e9s ezt egy fel\u00fcleten kereszt\u00fcl jelen\u00edti meg
Egyszer\u0171. Nem kell adatelemz\u00e9si szak\u00e9rt\u0151nek lenni ahhoz, hogy elemezz\u00fck az adatokat, \u00e9s felismerj\u00fck a
befoly\u00e1sol\u00f3 v\u00e1ltoz\u00f3k, a elt\u00e9r\u00e9sek okainak meg\u00e9rt\u00e9se \u00e9s modellek kidolgoz\u00e1sa
a gyakorlatban is alkalmazhat\u00f3k. \u00cdgy mindenki hozz\u00e1f\u00e9rhet az eddig
csak szakemberek sz\u00e1m\u00e1ra el\u00e9rhet\u0151.<\/p>\n\n\n\n

Ez a hozz\u00e1f\u00e9rhet\u0151s\u00e9g egyben meghat\u00e1rozza a szoftver c\u00e9lk\u00f6z\u00f6ns\u00e9g\u00e9t is. A Data Analysis nem kiz\u00e1r\u00f3lag a
statisztikai vagy mesters\u00e9ges intelligencia szak\u00e9rt\u0151k: els\u0151sorban azoknak sz\u00f3l, akik
ismerik a folyamatot: a gy\u00e1rt\u00e1stechnol\u00f3giai, gy\u00e1rt\u00e1si \u00e9s min\u0151s\u00e9gbiztos\u00edt\u00e1si szakemberek. \u0150k azok, akik
\u0151k ismerik a terepet, \u00e9s nekik kell, hogy az eszk\u00f6z az elemz\u00e9st elv\u00e9gezze
el\u00e9rhet\u0151.<\/p>\n\n\n\n

Az \u00faj mesters\u00e9ges intelligencia-funkci\u00f3k pontosan ezt a logik\u00e1t k\u00f6vetik: hozz\u00e1adnak egy kis
\nteljes\u00edtm\u00e9ny, an\u00e9lk\u00fcl, hogy a haszn\u00e1lat egyszer\u0171s\u00e9g\u00e9t fel\u00e1ldozn\u00e1nk. Egy laikus felhaszn\u00e1l\u00f3 sz\u00e1m\u00e1ra,
\nA m\u00f3dszer tov\u00e1bbra is l\u00e9p\u00e9sr\u0151l l\u00e9p\u00e9sre halad. Szak\u00e9rt\u0151i profil eset\u00e9n a szoftver tov\u00e1bbi lehet\u0151s\u00e9geket k\u00edn\u00e1l
\nm\u00e9lys\u00e9gben, a modellek fel\u00e9p\u00edt\u00e9s\u00e9re \u00e9s a funkci\u00f3kra vonatkoz\u00f3 speci\u00e1lis be\u00e1ll\u00edt\u00e1sokkal
\naktiv\u00e1l\u00e1s: be\u00e1ll\u00edthat egy neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatot, kiv\u00e1laszthat egy tanul\u00e1si m\u00f3dot,
\naz adatokb\u00f3l val\u00f3 tanul\u00e1s m\u00f3dj\u00e1nak m\u00f3dos\u00edt\u00e1sa, illetve neuronok hozz\u00e1ad\u00e1sa
\na k\u00edv\u00e1nt elemz\u00e9si szintt\u0151l f\u00fcgg\u0151en. Ugyanez a fel\u00fclet \u00edgy alkalmazkodik a
\nminden egyes l\u00e9p\u00e9s, a gyors diagn\u00f3zist\u00f3l a r\u00e9szletes modellez\u00e9sig.<\/p>\n\n\n\n

\u00abAz ipari mesters\u00e9ges intelligencia nem lehet csak egy \u00fajabb \u00bbfekete doboz\u00ab a m\u0171helyben. Seg\u00edtenie kell a
seg\u00edt a csapatoknak meg\u00e9rteni, hogy mi t\u00f6rt\u00e9nik val\u00f3j\u00e1ban a folyamataikban. A DATA seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel
Az Analysis keret\u00e9ben hat\u00e9konyabb modelleket szeretn\u00e9nk biztos\u00edtani az ipari szerepl\u0151knek, de
amelyeket azok tudnak hasznos\u00edtani, akik ismerik a terepet. \u00cdgy v\u00e1lik hasznoss\u00e1 a mesters\u00e9ges intelligencia:
\u00bbamikor a gy\u00e1rt\u00e1si d\u00f6nt\u00e9seket megvil\u00e1g\u00edtja\u201d \u2013 magyar\u00e1zza Davy Pillet<\/a>, az Ellistat vez\u00e9rigazgat\u00f3ja.<\/p>\n\n\n\n

A klasszikus statisztik\u00e1t\u00f3l a mesters\u00e9ges intelligencia-modellekig<\/h2>\n\n\n\n

Az adatelemz\u00e9s er\u0151ss\u00e9ge abban rejlik, hogy egyetlen eszk\u00f6zben sz\u00e1mos m\u00f3dszer \u00e1ll rendelkez\u00e9sre. A
Alapvet\u0151en a klasszikus statisztikai m\u00f3dszerek a m\u0171hely leggyakoribb k\u00e9rd\u00e9seire adnak v\u00e1laszt: k\u00e9t v\u00e1ltoz\u00f3 \u00f6sszehasonl\u00edt\u00e1sa, egy v\u00e1ltoz\u00e1s t\u00e9nyleges hat\u00e1s\u00e1nak vizsg\u00e1lata, korrel\u00e1ci\u00f3 m\u00e9r\u00e9se, regresszi\u00f3s modell vagy k\u00eds\u00e9rleti terv kidolgoz\u00e1sa. Ezek a m\u00f3dszerek egyszer\u0171en alkalmazhat\u00f3k, tov\u00e1bbra is elengedhetetlenek, \u00e9s egy szigor\u00fa min\u0151s\u00e9gbiztos\u00edt\u00e1si folyamat alapj\u00e1t k\u00e9pezik.<\/p>\n\n\n\n

Az \u00faj verzi\u00f3 jelent\u0151sen kib\u0151v\u00edti ezt a v\u00e1laszt\u00e9kot. A Data Analysis a k\u00f6vetkez\u0151ket tartalmazza:
mostant\u00f3l g\u00e9pi tanul\u00e1si modellek, neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok \u00e9s a
fel\u00fcgyelet n\u00e9lk\u00fcli oszt\u00e1lyoz\u00e1s. Ahol a klasszikus statisztika egyszer\u0171 \u00f6sszef\u00fcgg\u00e9seket \u00edr le
Ezek a modellek \u2013 n\u00e9h\u00e1ny v\u00e1ltoz\u00f3 k\u00f6z\u00f6tt \u2013 olyan jelens\u00e9geket modelleznek, ahol sz\u00e1mos
a param\u00e9terek k\u00f6lcs\u00f6nhat\u00e1sba l\u00e9pnek egym\u00e1ssal: meghat\u00e1rozz\u00e1k azt a f\u00fcggv\u00e9nyt, amely \u00f6sszekapcsolja a termel\u00e9si felt\u00e9teleket a
el\u00e9rt eredm\u00e9ny, \u00e9s olyan csoportosul\u00e1sokat vagy viselked\u00e9smint\u00e1kat t\u00e1rnak fel, amelyeket a szem
Az ember nem tesz k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9get.<\/p>\n\n\n\n

A felhaszn\u00e1l\u00f3 \u00edgy egy teljes spektrumot vehet ig\u00e9nybe: kiv\u00e1laszthatja a sz\u00e1m\u00e1ra legmegfelel\u0151bb elemz\u00e9si szintet
a k\u00e9rd\u00e9se: a k\u00e9tv\u00e1ltoz\u00f3s teszt\u0151l a predikt\u00edv modellig, an\u00e9lk\u00fcl, hogy valaha is elhagyn\u00e1 ugyanazt
k\u00f6rnyezet. A c\u00e9l minden szinten ugyanaz marad: az elemz\u00e9si id\u0151 cs\u00f6kkent\u00e9se,
a diagn\u00f3zisok megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1g\u00e1nak n\u00f6vel\u00e9se \u00e9s az int\u00e9zked\u00e9seknek a megfelel\u0151 befoly\u00e1sol\u00f3 t\u00e9nyez\u0151kre val\u00f3 \u00f6sszpontos\u00edt\u00e1sa.<\/p>\n\n\n\n

Az Ellistat min\u0151s\u00e9gi rendszer k\u00f6z\u00e9ppontj\u00e1ban<\/h2>\n\n\n\n

A DATA Analysis az Ellistat Quality Suite r\u00e9sze, egy teljes m\u00e9rt\u00e9kben webalap\u00fa szoftvercsomag, amelynek c\u00e9lja a
ipari min\u0151s\u00e9g. A modul akkor ny\u00fajtja a legnagyobb hasznot, amikor a k\u00f6vetkez\u0151 forr\u00e1sokb\u00f3l sz\u00e1rmaz\u00f3 adatokat hasznos\u00edtja:
egy\u00e9b szoftverkomponensek: p\u00e9ld\u00e1ul SPC<\/a> vagy APC<\/a> hogy nyomon k\u00f6vess\u00e9k azok statisztikai alakul\u00e1s\u00e1t
folyamatok ir\u00e1ny\u00edt\u00e1sa \u00e9s a termel\u00e9s val\u00f3s idej\u0171 figyelemmel k\u00eds\u00e9r\u00e9se, valamint IQC<\/a> a szolg\u00e1ltat\u00f3k \u00f6sszehasonl\u00edt\u00e1s\u00e1hoz,
a be\u00e9rkez\u0151 t\u00e9telek min\u0151s\u00e9g\u00e9nek elemz\u00e9se vagy a besz\u00e1ll\u00edt\u00f3i teljes\u00edtm\u00e9ny alakul\u00e1s\u00e1nak nyomon k\u00f6vet\u00e9se
r\u00e9gen.<\/p>\n\n\n\n

Ez a k\u00f6lcs\u00f6n\u00f6s kieg\u00e9sz\u00edt\u0151 jelleg biztos\u00edtja a Min\u0151s\u00e9gi Csomag eg\u00e9sz\u00e9nek koherenci\u00e1j\u00e1t: adatgy\u0171jt\u00e9s
\naz adatokat, azok nyomon k\u00f6vet\u00e9s\u00e9t, elemz\u00e9s\u00e9t, majd a t\u00e9nyek alapj\u00e1n t\u00f6rt\u00e9n\u0151 d\u00f6nt\u00e9shozatalt.<\/p>\n\n\n\n

Egy fokozatosan bevezetett \u00e9s ellen\u0151rz\u00f6tt ipari mesters\u00e9ges intelligencia<\/h3>\n\n\n\n

Az adatelemz\u00e9s ezen fejl\u0151d\u00e9s\u00e9vel az Ellistat egy pragmatikus megk\u00f6zel\u00edt\u00e9st k\u00e9pvisel a
a mesters\u00e9ges intelligencia. Megb\u00edzhat\u00f3 adatok n\u00e9lk\u00fcl nincs es\u00e9ly az auton\u00f3mia megval\u00f3s\u00edt\u00e1s\u00e1ra. Nincs helye a termel\u00e9si val\u00f3s\u00e1gt\u00f3l elrugaszkod\u00f3 besz\u00e9dnek. A mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1nak megb\u00edzhat\u00f3 adatokra \u00e9s folyamatokra kell t\u00e1maszkodnia
meg\u00e9rtett \u00e9s m\u00e9rhet\u0151 c\u00e9lok.<\/p>\n\n\n\n

Az Ellistat olyan mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1t v\u00e1lasztott, amely seg\u00edt az ipari v\u00e1llalatoknak abban, hogy jobban elemezz\u00e9k, jobban meg\u00e9rts\u00e9k \u00e9s
\nhat\u00e9konyabban ir\u00e1ny\u00edtani a folyamataikat.<\/p>\n\n\n\n

GYIK<\/h2>\n\n\n\n

Adatelemz\u0151nek kell lenni ahhoz, hogy a DATA Analysis programot haszn\u00e1lni lehessen?<\/h3>\n\n\n\n

Nem. A DATA Analysis els\u0151sorban azoknak a m\u00f3dszertani, gy\u00e1rt\u00e1si \u00e9s min\u0151s\u00e9gbiztos\u00edt\u00e1si szakembereknek sz\u00f3l, akik ismerik a folyamatot. A szoftver elv\u00e9gzi a sz\u00e1m\u00edt\u00e1sokat \u00e9s a modellez\u00e9st, \u00e9s l\u00e9p\u00e9sr\u0151l l\u00e9p\u00e9sre v\u00e9gigvezeti a felhaszn\u00e1l\u00f3t. A szak\u00e9rt\u0151i profilokkal rendelkez\u0151 felhaszn\u00e1l\u00f3k, ha k\u00edv\u00e1nj\u00e1k, hozz\u00e1f\u00e9rhetnek a speci\u00e1lis be\u00e1ll\u00edt\u00e1sokhoz: a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zat fel\u00e9p\u00edt\u00e9s\u00e9hez, az aktiv\u00e1ci\u00f3s f\u00fcggv\u00e9nyekhez \u00e9s a tan\u00edt\u00e1si m\u00f3dhoz.<\/p>\n\n\n\n

Mi a k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g a klasszikus statisztika \u00e9s a g\u00e9pi tanul\u00e1s k\u00f6z\u00f6tt?<\/h3>\n\n\n\n

A klasszikus statisztika c\u00e9lzott k\u00e9rd\u00e9sekre ad v\u00e1laszt: van-e egy v\u00e1ltoz\u00e1snak t\u00e9nyleges hat\u00e1sa? Korrel\u00e1l-e k\u00e9t v\u00e1ltoz\u00f3? Ez tov\u00e1bbra is a megfelel\u0151 megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s, ha csak n\u00e9h\u00e1ny param\u00e9tert vizsg\u00e1lunk. A g\u00e9pi tanul\u00e1s \u00e9s a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok akkor l\u00e9pnek sz\u00ednre, amikor sz\u00e1mos param\u00e9ter k\u00f6lcs\u00f6nhat\u00e1sba l\u00e9p egym\u00e1ssal, \u00e9s a kapcsolatok m\u00e1r nem \u00edrhat\u00f3k le egyszer\u0171en. A DATA Analysis programban mindk\u00e9t megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s egyazon k\u00f6rnyezetben l\u00e9tezik: a felvetett k\u00e9rd\u00e9shez legink\u00e1bb megfelel\u0151 elemz\u00e9si szintet v\u00e1lasztjuk ki.<\/p>\n\n\n\n

Milyen adatokra van sz\u00fcks\u00e9g egy modell betan\u00edt\u00e1s\u00e1hoz?<\/h3>\n\n\n\n

Sz\u00fcks\u00e9g van az eredm\u00e9nyadatokra (m\u00e9ret, selejtar\u00e1ny, m\u00e9rt jellemz\u0151) \u00e9s azokra a gy\u00e1rt\u00e1si param\u00e9terekre, amelyek befoly\u00e1solhatj\u00e1k \u0151ket: g\u00e9p, szersz\u00e1m, anyag-t\u00e9tel, kezel\u0151, be\u00e1ll\u00edt\u00e1s, k\u00f6rnyezeti felt\u00e9telek. A sz\u00fcks\u00e9ges adatmennyis\u00e9g a vizsg\u00e1lt param\u00e9terek sz\u00e1m\u00e1t\u00f3l \u00e9s a jelens\u00e9g \u00f6sszetetts\u00e9g\u00e9t\u0151l f\u00fcgg. A min\u0151s\u00e9g ugyanolyan fontos, mint a mennyis\u00e9g: a megb\u00edzhat\u00f3 m\u00e9r\u00e9sek, amelyeket j\u00f3l kalibr\u00e1lt m\u0171szerekkel v\u00e9geznek, elengedhetetlenek egy haszn\u00e1lhat\u00f3 modellhez.<\/p>\n\n\n\n

Mire szolg\u00e1l a fel\u00fcgyelet n\u00e9lk\u00fcli oszt\u00e1lyoz\u00e1s a termel\u00e9sben?<\/h3>\n\n\n\n

A rendszer automatikusan csoportos\u00edtja a hasonl\u00f3 viselked\u00e9s\u0171 elemeket, an\u00e9lk\u00fcl, hogy el\u0151re meg kellene hat\u00e1roznunk a csoportokat. A gyakorlatban ez lehet\u0151v\u00e9 teszi p\u00e9ld\u00e1ul, hogy megjelenjenek a hasonl\u00f3 profil\u00fa t\u00e9telcsal\u00e1dok, g\u00e9pek vagy besz\u00e1ll\u00edt\u00f3k, vagy hogy kisz\u0171rj\u00fcnk egy olyan szokatlan viselked\u00e9st, amelyet kor\u00e1bban nem azonos\u00edtottunk.<\/p>\n\n\n\n

A DATA Analysis m\u0171k\u00f6dik-e az Ellistat t\u00f6bbi modulj\u00e1val?<\/h3>\n\n\n\n

Igen. A DATA Analysis akkor ny\u00fajtja a legnagyobb \u00e9rt\u00e9ket, amikor a Min\u0151s\u00e9gi Csomag t\u00f6bbi modulja \u00e1ltal gy\u0171jt\u00f6tt adatokat hasznos\u00edtja: az SPC-t a folyamatok el\u0151zm\u00e9nyeinek, az IQC-t a besz\u00e1ll\u00edt\u00f3k teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9nek \u00e9s a be\u00e9rkez\u0151 t\u00e9telek min\u0151s\u00e9g\u00e9nek, az APC-t pedig a g\u00e9pek m\u00e9r\u00e9si eredm\u00e9nyeinek \u00e9s korrekci\u00f3inak elemz\u00e9s\u00e9hez. Az adatok m\u00e1r struktur\u00e1ltak, \u00edgy elker\u00fclhet\u0151 a f\u00e1raszt\u00f3 el\u0151k\u00e9sz\u00edt\u00e9si l\u00e9p\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

K\u00e9pes-e egy mesters\u00e9ges intelligencia-modell helyettes\u00edteni a csapatok szak\u00e9rtelm\u00e9t?<\/h3>\n\n\n\n

Nem. Egy modell kiemeli azokat a param\u00e9tereket, amelyek a legnagyobb hat\u00e1ssal vannak az eredm\u00e9nyre, de a korrel\u00e1ci\u00f3 nem mindig jelenti az ok-okozati \u00f6sszef\u00fcgg\u00e9st. A folyamat ismerete tov\u00e1bbra is elengedhetetlen az eredm\u00e9nyek \u00e9rtelmez\u00e9s\u00e9hez \u00e9s a sz\u00fcks\u00e9ges int\u00e9zked\u00e9sek meghozatal\u00e1hoz. Ha k\u00e9ts\u00e9g mer\u00fcl fel, egy k\u00eds\u00e9rleti terv seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel meger\u0151s\u00edthet\u0151 egy param\u00e9ter t\u00e9nyleges hat\u00e1sa, miel\u0151tt a folyamatot m\u00f3dos\u00edtan\u00e1nk.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Expert de la qualit\u00e9 industrielle, Ellistat enrichit son module Data Analysis de nouvelles capacit\u00e9s d’intelligence artificielle. \u00c0 c\u00f4t\u00e9 du machine learning et de la classification, l’int\u00e9gration de r\u00e9seaux de neurones permet de mod\u00e9liser des comportements industriels plus complexes. Avec cette \u00e9volution du logiciel, Ellistat fait le choix d\u2019une IA appliqu\u00e9e, progressive et ma\u00eetris\u00e9e. Comprendre l\u2019origine […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4421,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-4422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analysis"],"acf":[],"yoast_head":"\nEllistat int\u00e8gre les r\u00e9seaux de neurones dans DATA Analysis<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"IA industrielle : Ellistat int\u00e8gre r\u00e9seaux de neurones et machine learning \u00e0 DATA Analysis pour identifier l\u2019origine des d\u00e9rives, sans \u00eatre data scientist.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/hu\/ipari-adatelemzes\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"hu_HU\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ellistat int\u00e8gre les r\u00e9seaux de neurones dans DATA Analysis\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"IA industrielle : Ellistat int\u00e8gre r\u00e9seaux de neurones et machine learning \u00e0 DATA Analysis pour identifier l\u2019origine des d\u00e9rives, sans \u00eatre data scientist.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/hu\/ipari-adatelemzes\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Ellistat\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-07-18T22:00:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-11-04T20:06:01+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1707\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"2560\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Camille Forest\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Szerz\u0151:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Camille Forest\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Becs\u00fclt olvas\u00e1si id\u0151\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"9 perc\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Camille Forest\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b757d2fa4e8a73814cb00474e7653681\"},\"headline\":\"IA industrielle : Ellistat int\u00e8gre les r\u00e9seaux de neurones dans DATA Analysis\",\"datePublished\":\"2026-07-18T22:00:00+00:00\",\"dateModified\":\"2026-11-04T20:06:01+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/\"},\"wordCount\":1523,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg\",\"articleSection\":[\"Data Analysis\"],\"inLanguage\":\"hu\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/\",\"name\":\"Ellistat int\u00e8gre les r\u00e9seaux de neurones dans DATA Analysis\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg\",\"datePublished\":\"2026-07-18T22:00:00+00:00\",\"dateModified\":\"2026-11-04T20:06:01+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b757d2fa4e8a73814cb00474e7653681\"},\"description\":\"IA industrielle : Ellistat int\u00e8gre r\u00e9seaux de neurones et machine learning \u00e0 DATA Analysis pour identifier l\u2019origine des d\u00e9rives, sans \u00eatre data scientist.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"hu\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"hu\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg\",\"width\":1707,\"height\":2560},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/ia-industrielle-data-analysis\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Accueil\",\"item\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Data Analysis\",\"item\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/category\\\/data-analysis\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"IA industrielle : Ellistat int\u00e8gre les r\u00e9seaux de neurones dans DATA Analysis\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/\",\"name\":\"Ellistat\",\"description\":\"La suite qualit\u00e9 de l'industrie m\u00e9canique\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"hu\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b757d2fa4e8a73814cb00474e7653681\",\"name\":\"Camille Forest\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"hu\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/54873af0f2f4be7f109d4c67b3706390.jpg?ver=1793822657\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/54873af0f2f4be7f109d4c67b3706390.jpg?ver=1793822657\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/54873af0f2f4be7f109d4c67b3706390.jpg?ver=1793822657\",\"caption\":\"Camille Forest\"},\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/hu\\\/author\\\/camille-forest\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Az Ellistat be\u00e9p\u00edti a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatokat a DATA Analysis programba","description":"Ipari mesters\u00e9ges intelligencia: Az Ellistat neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatokat \u00e9s g\u00e9pi tanul\u00e1st integr\u00e1l a DATA Analysis szoftverbe, hogy azonos\u00edtsa az elt\u00e9r\u00e9sek ok\u00e1t \u2013 an\u00e9lk\u00fcl, hogy az embernek adat tud\u00f3snak kellene lennie.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/ipari-adatelemzes\/","og_locale":"hu_HU","og_type":"article","og_title":"Ellistat int\u00e8gre les r\u00e9seaux de neurones dans DATA Analysis","og_description":"IA industrielle : Ellistat int\u00e8gre r\u00e9seaux de neurones et machine learning \u00e0 DATA Analysis pour identifier l\u2019origine des d\u00e9rives, sans \u00eatre data scientist.","og_url":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/ipari-adatelemzes\/","og_site_name":"Ellistat","article_published_time":"2026-07-18T22:00:00+00:00","article_modified_time":"2026-11-04T20:06:01+00:00","og_image":[{"width":1707,"height":2560,"url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Camille Forest","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Szerz\u0151:":"Camille Forest","Becs\u00fclt olvas\u00e1si id\u0151":"9 perc"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/"},"author":{"name":"Camille Forest","@id":"https:\/\/ellistat.com\/#\/schema\/person\/b757d2fa4e8a73814cb00474e7653681"},"headline":"IA industrielle : Ellistat int\u00e8gre les r\u00e9seaux de neurones dans DATA Analysis","datePublished":"2026-07-18T22:00:00+00:00","dateModified":"2026-11-04T20:06:01+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/"},"wordCount":1523,"image":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg","articleSection":["Data Analysis"],"inLanguage":"hu"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/","url":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/","name":"Az Ellistat be\u00e9p\u00edti a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatokat a DATA Analysis programba","isPartOf":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg","datePublished":"2026-07-18T22:00:00+00:00","dateModified":"2026-11-04T20:06:01+00:00","author":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/#\/schema\/person\/b757d2fa4e8a73814cb00474e7653681"},"description":"Ipari mesters\u00e9ges intelligencia: Az Ellistat neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatokat \u00e9s g\u00e9pi tanul\u00e1st integr\u00e1l a DATA Analysis szoftverbe, hogy azonos\u00edtsa az elt\u00e9r\u00e9sek ok\u00e1t \u2013 an\u00e9lk\u00fcl, hogy az embernek adat tud\u00f3snak kellene lennie.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/#breadcrumb"},"inLanguage":"hu","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"hu","@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/#primaryimage","url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg","contentUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Mockup_Machine_Learning_Ellistat_-281-29-scaled.jpg","width":1707,"height":2560},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/ellistat.com\/ia-industrielle-data-analysis\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Accueil","item":"https:\/\/ellistat.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Data Analysis","item":"https:\/\/ellistat.com\/category\/data-analysis\/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"IA industrielle : Ellistat int\u00e8gre les r\u00e9seaux de neurones dans DATA Analysis"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/ellistat.com\/#website","url":"https:\/\/ellistat.com\/","name":"Ellistat","description":"A min\u0151s\u00e9gbiztos\u00edt\u00e1si csomag a g\u00e9pipar sz\u00e1m\u00e1ra","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/ellistat.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"hu"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/ellistat.com\/#\/schema\/person\/b757d2fa4e8a73814cb00474e7653681","name":"Camille Forest","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"hu","@id":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/54873af0f2f4be7f109d4c67b3706390.jpg?ver=1793822657","url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/54873af0f2f4be7f109d4c67b3706390.jpg?ver=1793822657","contentUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/54873af0f2f4be7f109d4c67b3706390.jpg?ver=1793822657","caption":"Camille Forest"},"url":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/author\/camille-forest\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4422","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4422"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4422\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5040,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4422\/revisions\/5040"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4421"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4422"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4422"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4422"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}