数据分析和人工智能 (AI) 在自动化行业中发挥着越来越重要的作用。无数联网设备生成巨大的数据流。他们的评估带来了新的商业机会。为此,确定相关数据并能够定义它们之间的关系是一个先决条件。这需要考虑到人为因素和对技术系统功能的深入了解。

我们成功实现数据分析和人工智能项目的方法

借助数据分析和人工智能,美名软件可以把现有产品和服务升级到云和 IoT 领域。在过去,数据集成和数据管理的问题已经在客户项目框架内成功解决。对于人工智能项目的开发,美名软件借助于微软的服务以及来自开源环境中的经过验证的算法和框架。

AI

美名软件提供AI服务涵盖了数据分析项目的所有阶段:从数据收集和管理、可视化和探索性数据分析、经典机器学习方法或新的 AI 算法的应用,到数据分析在软件产品中的集成,或在云中、本地或边缘中的操作。

我们成功实现数据分析和人工智能项目的方法

运营和服务的管理

通过通稳健、有意义的管理仪表板和报表来提高资产效率和可见性,可作为未来预测性防护的主力军。

聊天机器人和语音控制

软件解决方案,如机器/设备可视化、移动/云端应用的智能附加组件可确保用户拥有更好的可用性和交互性。

组件和备件识别

基于深度学习或移动识别系统(手机应用)的识别过程可确保快速、正确地选择组件和备件。这使得流程以更高的效率运行,并节省了时间和金钱。

光学检测质量保证

用于评估现场收集的数据的边缘解决方案通过机器学习算法实现高错误检测率。结合详细的分析和对存储算法的持续学习,可持续改进流程。

技术设施管理

在边缘设备的帮助下,视频管理和监控系统的数据在云中进行预处理、分析,并采用自学习算法进行优化。这不仅提供了检测和预测未来事件的可能性,还通过自动启动适当的复杂过程来抵消它们。

异常检测

基于对流程和数据的了解,我们实施数据验证和异常值检测来识别数据模式。

我们的人工智能和数据分析解决方案通过以下技术实现:

微软云

  • Azure Machine Learning
  • Azure Cognitive Services
  • Custom Vision AI
  • Anomaly Detector
  • Text-to-speech / Speech-to-text
  • Microsoft Bot Framework
  • Azure TimeSeries Insights
  • Azure Stream Analytics
  • Azure IoT Edge AI

报告

  • PowerBI

框架

  • PyTorch / TensorFlow / Keras
  • scikit learn
  • ONNX
  • Python
  • Jupyter Notebook

数据库

  • Azure Synapse
  • Azure Data Explorer
  • Azure Data Lake
  • Redis Cache
  • SQL Server
  • CrateDB
  • CosmosDB
  • Many others

托管和流程

  • Kubernetes
  • Azure DevOps
  • Docker
  • Azure Service Fabric

联系

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