Behalten Sie Ihre Flexibilität und Datenhoheit. IconPro ARES kommt als Software-as-a-Service oder kann von Kunden selber on-premise oder in der Cloud gehostet werden!
Verarbeiten Sie schwierige Daten mit teils niedriger Qualität, Ausreißern, rauschenden oder fehlenden Werten aus realen industriellen Anwendungsfällen automatisiert!
Profitieren Sie von der automatisierten Optimierung von Einstellgrößen für gewünschte Zielgrößenwerte - im Rahmen von historischen Analysen oder sogar in-process!
Lernen Sie konkrete Nutzerszenarien und Mehrwerte durch
Predictive Quality und Prozessoptimierung in der Produktion kennen.
Eine zuverlässige und kosteneffiziente Produktqualität und eine störungsfreie Produktion sind der Schlüssel zum Erfolg. Mit IconPro Ares als führende Softwarelösung finden und beseitigen Sie die Ursachen von Qualitätsproblemen, minimieren den Ausschuss und senken die Kosten der Qualitätssicherung.
Komplexe Produktionsprozesse mit vielen Arbeitsschritten, Einflüssen und hohen Qualitätsanforderungen sind eine Herausforderung. Mit IconPro Ares analysieren Sie einfach Ihre Prozessdaten, um schnell Verbesserungen abzuleiten, oder schon während des Prozesses vorauszusagen und zu verbessern!
Steigern Sie Ihre Effizienz. Sie können Vorhersage- und Optimierungsmodelle einfach bereitstellen, verwalten sowie teilen und sie in jede andere Software und deren Workflow integrieren. Überzeugen Sie Ihre IT durch Plattformflexibilität und höchste Sicherheitsstandards.
Intuitive und leicht verständliche Live-Dashboards zeigen die besten Betriebs- und Wartungseinstellungen anhand historischer Daten. Ihre Teams können damit die besten Abläufe immer und immer wieder durchführen. Noch nie war es so einfach, die Einhaltung von Vorschriften und die Produktivität zu verbessern.
Gewinnen Sie einen ersten Eindruck davon, wie einfach es sein kann, Prozesdaten mit Iconpro ARES zu analysieren, vorherzusagen und zu optimieren, ohne Code, bereits in Tagen, nicht Monaten.
Was ist AutoML?
AutoML, kurz für Automated Machine Learning, bezieht sich auf den Einsatz von automatisierten Tools und Algorithmen, um den Prozess des maschinellen Lernens zu automatisieren. Das Ziel von AutoML besteht darin, den Zugang zu maschinellem Lernen zu vereinfachen für Anwender, die nicht über umfassende Datenanalyse- oder Programmierkenntnisse verfügen. AutoML-Plattformen ermöglichen es ohne tiefgehendes Fachwissen im Bereich des maschinellen Lernens Modelle zu erstellen, zu trainieren und auszuwerten.
Welche Vorteile bietet AutoML?
Die Vorteile von AutoML sind vielfältig. Dazu gehören die beschleunigte Modellentwicklung, die Senkung der Eintrittsbarriere für den Einsatz von maschinellem Lernen, die Verbesserung der Modellqualität durch automatisierte Vorhersage und Optimierung und die Reduzierung von Fehlern bei der Modellkonfiguration. Außerdem ermöglicht AutoML eine schnellere Umsetzung von datengesteuerten und gegebenenfalls automatisierten Entscheidungen und Optimierungen in Prozessen.
Was sind Anwendungsbeispiele für AutoML?
In Produktionsprozessen und der Qualitätskontrolle kann AutoML dazu verwendet werden, Predictive Quality-Modelle zu erstellen, die vorhersagen, wann und warum Qualitätsprobleme auftreten könnten. Dies ermöglicht proaktive Maßnahmen zur Fehlervermeidung. Bei der Prozessoptimierung hilft AutoML, Parameter und Abläufe zu optimieren, um die Produktionseffizienz und -qualität zu steigern.
Was ist MLOps?
MLOps, oder Machine Learning Operations, ist ein Bereich, der sich auf die Verwaltung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen konzentriert. Es umfasst die Automatisierung von Modell-Deployment, Monitoring, Wartung und Aktualisierung. MLOps zielt darauf ab, die Lücke zwischen der Modellentwicklung und der tatsächlichen Implementierung in Geschäftsanwendungen zu schließen.
Was sind Anwendungsbeispiele für MLOps?
Im Bereich der Produktionsprozesse ermöglicht MLOps die betriebliche Integration von Vorhersage- und Optimierungsalgorithmen in die kontinuierliche Überwachung von Maschinen und Systemen, um Ausfälle vorherzusagen und Wartungsarbeiten zu planen. Es kann auf gleiche Weise auch die automatisierte Steuerung von Produktionsabläufen verbessern, um Engpässe zu vermeiden und die Effizienz zu steigern.
Wie hängen AutoML und MLOps zusammen?
AutoML und MLOps ergänzen sich in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen. AutoML ermöglicht die schnelle Erstellung und Optimierung von Modellen, während MLOps sicherstellt, dass diese Modelle in produktiven Umgebungen effektiv eingesetzt werden können. Zusammen ermöglichen sie einen nahtlosen Prozess von der Modellentwicklung bis zur Anwendung in der Realität, was die Nutzung von Machine Learning in Unternehmen erleichtert und maximiert.
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