Пользователи Bentley Systems используют машинное обучение

Bentley Systems объявила о доступе к новым технологиям в области обработки данных и машинного обучения на основе Microsoft Azure для AssetWise CONNECT Edition
Пользователи Bentley Systems используют машинное обучение
Благодаря машинному обучению AssetWise обеспечивает повышенный уровень ситуационного анализа для управления и раннего прогнозирования о сбоях в работе активов.

Bentley Systems объявила о доступе к новым технологиям в области обработки данных и машинного обучения на основе Microsoft Azure для AssetWise CONNECT Edition. Пользователи AssetWise теперь могут использовать машинное обучение как дополнение ко встроенным аналитическим средствам, уже доступным в сервисах AssetWise Operational Analytics и Asset Reliability. Помимо осведомленности о ситуации и визуальной работы AssetWise теперь также обеспечивает повышенный уровень ситуационного анализа для управления действиями и предоставления ранних предупреждений о прогнозируемых сбоях в работе активов или операционных проблемах, которые ранее не были обнаружены, что способствует более быстрому и интеллектуальному принятию обоснованных решений.

Поскольку объем эксплуатационных данных продолжает экспоненциально расти из-за Промышленного интернета вещей (IIoT), задача заключается в том, как наилучшим образом передать и обработать большие объемы и различные типы данных и превратить их в рабочую информацию. Возможности машинного обучения Bentley обеспечивают новый уровень понимания данных. Первые последователи машинного обучения AssetWise использовали преимущества заданных шаблонных алгоритмов и адаптивных моделей, которые помогают прогнозировать события с небольшим вмешательством или без вмешательства человека.

AssetWise собирает и объединяет данные и использует машинное обучение на основе платформы Microsoft Azure для предоставления эффективных аналитических данных для принятия решений во время обслуживания и эксплуатации. Эти решения принимаются на основе различных данных, включая прогнозное и предписывающее обслуживание, индексацию активов, использование активов и продление срока службы активов, прогнозирование спроса, оптимизацию активов и рабочей силы и стратегическое планирование активов.

Пользователи AssetWise смогут быстрее и лучше понимать свои шаблоны данных. Внедрение машинного обучения является очень важным для пользователей AssetWise именно из-за характера объединения различных проверенных возможностей обработки теоретических данных, в том числе R — линейный регрессионный анализ, самообучающиеся нейронные сети для организации экспериментальных точек и возможности визуализации для быстрого ознакомления с ситуацией. Этот новый уровень ситуационного анализа может улучшить процесс принятия решений по критически важным активам.

Пользователи AssetWise смогут ощутить преимущества этого существенного улучшения в таких ресурсоемких отраслях, как нефтегазовая, машиностроительная, химическая, автомобильные дороги и мосты, железные дороги и транзит, а также электро- и водохозяйственные предприятия. Ситуационный анализ позволяет не только отслеживать и реагировать на события, происходящие в реальном времени, но и понимать потенциальные будущие события благодаря возможностям интеллектуального анализа.

Джим Ньюман, старший директор по управлению продуктами Bentley Systems, сказал: «Новые возможности машинного обучения в AssetWise позволят нашим пользователям использовать их данные еще более эффективно. С помощью сочетания R анализа, машинного обучения и нейронных сетей наши пользователи могут трансформировать свой бизнес, используя комплексный расширенный анализ данных для обеспечения оптимальной производительности активов и эксплуатации».

© Галактика, 2018
© Издание 12NEWS (ИП Маринин А.Л.), 2018


Москва
Опубликовано
Просмотров: 2792
Статистика Открыть ссылку в новом окне

Комментарии на публикацию Пользователи Bentley Systems используют машинное обучение

Bentley Systems объявила о доступе к новым технологиям в области обработки данных и машинного обучения на основе Microsoft Azure для AssetWise CONNECT Edition
Гость
Тема/заголовок:
Комментарий: