Az ipari min\u0151s\u00e9g\u00fcgyi szak\u00e9rt\u0151, az Ellistat \u00faj mesters\u00e9ges intelligencia-k\u00e9pess\u00e9gekkel b\u0151v\u00edti DATA Analysis modulj\u00e1t. A g\u00e9pi tanul\u00e1s \u00e9s az oszt\u00e1lyoz\u00e1s mellett a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok integr\u00e1l\u00e1sa lehet\u0151v\u00e9 teszi a bonyolultabb ipari viselked\u00e9smint\u00e1k modellez\u00e9s\u00e9t. A szoftver ezen fejleszt\u00e9s\u00e9vel az Ellistat az alkalmazott, fokozatos \u00e9s ellen\u0151rz\u00f6tt mesters\u00e9ges intelligencia mellett d\u00f6nt\u00f6tt.
\nAz 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
Ellistat szerint a mesters\u00e9ges intelligencia csak akkor b\u00edr \u00e9rt\u00e9kkel, ha val\u00f3ban seg\u00edti az ipari v\u00e1llalatokat
\nhogy 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
\negy egyszer\u0171 elven alapul: a folyamatok elsaj\u00e1t\u00edt\u00e1sa, vagyis a param\u00e9terek meg\u00e9rt\u00e9se
\namelyek befoly\u00e1solj\u00e1k a termel\u00e9st \u2014 h\u0151m\u00e9rs\u00e9klet, szersz\u00e1m, anyag, g\u00e9p, kezel\u0151,
\nbesz\u00e1ll\u00edt\u00f3, be\u00e1ll\u00edt\u00e1s, k\u00f6rnyezet. Ezeknek a t\u00e9nyez\u0151knek a meghat\u00e1roz\u00e1sa azonban \u00e1ltal\u00e1ban
\nolyan statisztikai ismeretek, amelyekkel nem mindenki rendelkezik, \u00e9s amelyeket csak kev\u00e9s m\u0171hely
\nvan idej\u00fck mozg\u00f3s\u00edtani az embereket.<\/p>\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
Itt j\u00f6n k\u00e9pbe a DATA Analysis: a szoftver \u00e1tveszi a bonyolult r\u00e9szt \u2014 a
\nsz\u00e1m\u00edt\u00e1sok, modellek, statisztikai m\u00f3dszerek \u2014 \u00e9s ezt egy fel\u00fcleten kereszt\u00fcl jelen\u00edti meg
\nEgyszer\u0171. Nem kell adatelemz\u00e9si szak\u00e9rt\u0151nek lenni ahhoz, hogy elemezz\u00fck az adatokat, \u00e9s felismerj\u00fck a
\nbefoly\u00e1sol\u00f3 v\u00e1ltoz\u00f3k, a elt\u00e9r\u00e9sek okainak meg\u00e9rt\u00e9se \u00e9s modellek kidolgoz\u00e1sa
\na gyakorlatban is alkalmazhat\u00f3k. \u00cdgy mindenki hozz\u00e1f\u00e9rhet az eddig
\ncsak szakemberek sz\u00e1m\u00e1ra el\u00e9rhet\u0151.<\/p>\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
\nstatisztikai vagy mesters\u00e9ges intelligencia szak\u00e9rt\u0151k: els\u0151sorban azoknak sz\u00f3l, akik
\nismerik a folyamatot \u2014 a technikusok a gy\u00e1rt\u00e1si m\u00f3dszerek, a termel\u00e9s \u00e9s a min\u0151s\u00e9g ter\u00fclet\u00e9n. \u0150k azok, akik
\n\u0151k ismerik a terepet, \u00e9s nekik kell, hogy az eszk\u00f6z az elemz\u00e9st elv\u00e9gezze
\nel\u00e9rhet\u0151.<\/p>\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
\u00abAz ipari mesters\u00e9ges intelligencia nem lehet csak egy \u00fajabb \u00bbfekete doboz\u00ab a m\u0171helyben. Seg\u00edtenie kell a
\nseg\u00edt a csapatoknak meg\u00e9rteni, hogy mi t\u00f6rt\u00e9nik val\u00f3j\u00e1ban a folyamataikban. A DATA seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel
\nAz Analysis keret\u00e9ben hat\u00e9konyabb modelleket szeretn\u00e9nk biztos\u00edtani az ipari szerepl\u0151knek, de
\namelyeket azok tudnak hasznos\u00edtani, akik ismerik a terepet. \u00cdgy v\u00e1lik hasznoss\u00e1 a mesters\u00e9ges intelligencia:
\n\u00bbamikor seg\u00edt a termel\u00e9si d\u00f6nt\u00e9sek meghozatal\u00e1ban\u201d \u2013 magyar\u00e1zza Davy Pillet, az Ellistat vez\u00e9rigazgat\u00f3ja.<\/p>\n
A DATA Analysis er\u0151ss\u00e9ge abban rejlik, hogy egyetlen eszk\u00f6zben sz\u00e1mos m\u00f3dszert egyes\u00edt. A
\nAlapvet\u0151en a hagyom\u00e1nyos statisztik\u00e1k v\u00e1laszt adnak a m\u0171hely leggyakoribb k\u00e9rd\u00e9seire:<\/p>\n
k\u00e9t v\u00e1ltoz\u00f3 \u00f6sszehasonl\u00edt\u00e1sa, annak vizsg\u00e1lata, hogy egy v\u00e1ltoz\u00e1snak van-e t\u00e9nyleges hat\u00e1sa, egy korrel\u00e1ci\u00f3 m\u00e9r\u00e9se,
\nregresszi\u00f3s modell vagy k\u00eds\u00e9rleti terv kidolgoz\u00e1sa. Ezek a m\u00f3dszerek egyszer\u0171en megval\u00f3s\u00edthat\u00f3k,
\nEzek a m\u00f3dszerek tov\u00e1bbra is elengedhetetlenek, \u00e9s a min\u0151s\u00e9gbiztos\u00edt\u00e1si folyamat alapj\u00e1t k\u00e9pezik
\nszigor\u00fa.<\/p>\n
Az \u00faj verzi\u00f3 jelent\u0151sen kib\u0151v\u00edti ezt a v\u00e1laszt\u00e9kot. A DATA Analysis a k\u00f6vetkez\u0151ket tartalmazza:
\nmostant\u00f3l g\u00e9pi tanul\u00e1si modellek, neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok \u00e9s a
\nfel\u00fcgyelet n\u00e9lk\u00fcli oszt\u00e1lyoz\u00e1s. Ahol a klasszikus statisztika egyszer\u0171 \u00f6sszef\u00fcgg\u00e9seket \u00edr le
\nEzek a modellek \u2013 n\u00e9h\u00e1ny v\u00e1ltoz\u00f3 k\u00f6z\u00f6tt \u2013 olyan jelens\u00e9geket modelleznek, ahol sz\u00e1mos
\na 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
\nel\u00e9rt eredm\u00e9ny, \u00e9s olyan csoportosul\u00e1sokat vagy viselked\u00e9smint\u00e1kat t\u00e1rnak fel, amelyeket a szem
\nAz ember nem tesz k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9get.<\/p>\n
A felhaszn\u00e1l\u00f3 \u00edgy egy teljes spektrumot vehet ig\u00e9nybe: kiv\u00e1laszthatja a sz\u00e1m\u00e1ra legmegfelel\u0151bb elemz\u00e9si szintet
\na k\u00e9rd\u00e9se \u2014 a k\u00e9tv\u00e1ltoz\u00f3s teszt\u0151l a predikt\u00edv modellig \u2014 an\u00e9lk\u00fcl, hogy valaha is elhagyn\u00e1 ugyanazt a
\nk\u00f6rnyezet. A c\u00e9l minden szinten ugyanaz marad: az elemz\u00e9si id\u0151 cs\u00f6kkent\u00e9se,
\na 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
A DATA Analysis az Ellistat Quality Suite r\u00e9sze, egy teljes m\u00e9rt\u00e9kben webalap\u00fa szoftvercsomag, amelynek c\u00e9lja a
\nipari 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:
\negy\u00e9b szoftverkomponensek: az SPC seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel nyomon k\u00f6vethetik azok statisztikai alakul\u00e1s\u00e1t
\nfolyamatok, valamint a termel\u00e9s val\u00f3s idej\u0171 figyelemmel k\u00eds\u00e9r\u00e9se \u00e9s a be\u00e9rkez\u0151 \u00e1ru ellen\u0151rz\u00e9se (IQC) a besz\u00e1ll\u00edt\u00f3k \u00f6sszehasonl\u00edt\u00e1sa c\u00e9lj\u00e1b\u00f3l,
\na 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
\nr\u00e9gen.<\/p>\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
A DATA Analysis ezen fejleszt\u00e9s\u00e9vel az Ellistat egy pragmatikus megk\u00f6zel\u00edt\u00e9st k\u00e9pvisel a
\na mesters\u00e9ges intelligencia. Nincs \u00edg\u00e9ret az \u00f6n\u00e1ll\u00f3 gy\u00e1rr\u00f3l. Nincs a val\u00f3s\u00e1gt\u00f3l elrugaszkod\u00f3 besz\u00e9d
\na termel\u00e9si val\u00f3s\u00e1gra. A mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1nak megb\u00edzhat\u00f3 adatokra \u00e9s folyamatokra kell t\u00e1maszkodnia
\nmeg\u00e9rtett \u00e9s m\u00e9rhet\u0151 c\u00e9lok.<\/p>\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>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ellistat fait \u00e9voluer DATA Analysis avec l’IA pour mieux ma\u00eetriser les proc\u00e9d\u00e9s industriels Expert de la qualit\u00e9 industrielle, Ellistat enrichit son module DATA Analysis de nouvelles capacit\u00e9s d’intelligence artificielle. \u00c0 c\u00f4t\u00e9 du machinelearning et de la classification, l’int\u00e9gration de r\u00e9seaux de neurones permet demod\u00e9liser des comportements industriels plus complexes. Avec cette \u00e9volution du logiciel, Ellistat […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4421,"comment_status":"","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":"\n