魏德米勒工业自动机器学习

无需数据科学技术 使用机器学习的能力

魏德米勒工业自动机器学习

以更快速度开发和使用端到端的机器学习解决方案。您只需具有应用知识即可!

利用魏德米勒工业自动机器学习工具,您可以优化操作,提高产品质量,利用先进分析开发新的商业模式。作为机器或流程专家,您可以轻松开发、部署和操作机器学习模型,而无需任何数据科学技术。您可以使用自动机器学习工具,将数据和领域知识输入机器学习模型中,为您创造商业价值。可以将模型部署在现有生产环境中,从而让整个公司的生产员工和利益相关人掌握实时分析结果和见解。

请在此处免费下载“机器自动学习工具在工业的应用”白皮书

优势一览

加速创新

加速创新

在使用现有的机器数据和领域知识时,享受先进分析带来的益处。无需额外培训。快速建立属于您的机器学习模型。

端到端的解决方案

端到端的解决方案

创建、本地或云端部署以及操作机器学习模型。获得更多洞见和采集更多的机械与流程数据之后,您可以反复训练模型,不断轻松提升模型性能。

开发客户关系和新商业模式

开发客户关系和新商业模式

通过改进的产品和服务提高客户满意度,并利用所开发的机器学习技术更好地了解客户需求和行为。

详细了解魏德米勒工业自动机器学习工具 的应用

利用 ModelBuilder 创建、验证并导出您自己的机器学习模型

这通过以下方法来实现:

  • 导入并浏览您的机器和流程数据
  • 根据自动生成的治疗指标(比如缺失数值)评估数据
  • 创建自定义特征以丰富数据
  • 将数据置于运行环境中,比如定义正常行为和非正常行为
  • 选择要创建的机器学习模型,比如异常检测或分类模型
  • 然后,这种工具会自动化执行模型创建过程,包括特征工程、所需的预处理和后处理操作
  • 根据模型性能和基于模型解释的合理性等标准,在所创建的模型中选择合适的模型

利用 ModelRuntime 部署、配置和评判您自己的机器学习模型

  • 将模型部署到所需的地方:本地或云端
  • 配置数据库等数据源,连接您的电脑和 ModelRuntime
  • 导入所创建的模型,将其指定给具体机器。同一台机器可采用多个模型
  • 根据自己要求安排模型执行时间
  • 利用内嵌 GUI 可视化结果
  • 利用所提供的接口,以编程方式使用和配置 ModelRuntime
  • 将模型导入现有机器或生产系统,从而将模型结果付诸实践

GEA

应用范围

  • 自动检测乳制品行业中分离器的异常性能

  • 适用范围:500 台一体机

产品优势

  • 提高效率和生产能力

  • 将应用知识输入算法中

  • 开发和推广所提供的服务

这种解决方案让我们很感兴趣,我们有许多非常熟悉机器的工艺工程师,他们在某种程度上可以对数据进行解释。在魏德米勒的帮助下,我们现在可以将这种知识输入算法中

Matthias Heinrich, GEA 数字解决方案经理

借助于魏德米勒的自动机器学习软件,我们几乎没费什么力气就开发出了一种用于检测异常的初代模型。在实际流程中,这种模型已经识别出了 97% 的异常。软件使用非常简单,我们特别喜欢。在建模过程中,标出正常和异常时间范围的能力得到了很好的实现。

Martin Roth 博士,MULTIVAC 数据科学家

AutoML Modelbuilder 可根据铣削过程中电机电流的历史数据轻松快速地创建和验证异常检测方法。该操作非常直观,且能有效地支持初学者和有经验的数据科学用户。

G.Kraft Maschinenbau GmbH 自动化/软件工程部 Andre Schmidt

魏德米勒电镀解决方案

应用范围

  • 监控电镀工厂中的泵机

  • 传感器采集泵机数据,比如振动、电流、温度和流量
  • 目标是检测轴承损坏等泵机异常行为以免意外停机,确保工艺质量

产品优势

  • 轻松、快速检测或预测性监控泵机

  • 速度快:使用 Model Builder,不到 1 小时就可以创建一个模型
  • 使用直观:一步步引导您完成模型创建过程
  • 利用 ModelRuntime 灵活进行本地部署

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