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香港带宽_视频服务器配置_新用户

时间:2021-10-11 08:15

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作者:sook云

标签: 视频  服务器  用户  新用户  配置  香港  带宽 

导读:"大小不重要。来自委内瑞拉加拉加斯的Ciro Duran(约达大师)[CC by 2.0],通过Wikimedia Commons让我们从一开始就做好一件事。物联网和机器学习不仅仅是财富500强的目标。许多创新型中小...

香港带宽_视频服务器配置_新用户

"大小不重要。来自委内瑞拉加拉加斯的Ciro Duran(约达大师)[CC by 2.0],通过Wikimedia Commons让我们从一开始就做好一件事。物联网和机器学习不仅仅是财富500强的目标。许多创新型中小企业已经开始了这一旅程。我最喜欢的故事之一是来自黑森林的一家特种纸制造商,黑森林是德国创新小公司的中心地带。他们采取了一种非常务实、探索性的方法——从几个用例和问题开始,连接几个数据源(不到100个来自许多不同来源的输入变量,包括QM、MES、ERP、能源和许多过程控制参数)。

他们已经将这一点融入到现有的制造业环境中,添加了一个SAP HANA数据库,并使用预测分析功能开始了他们的预测质量学习之旅。

请在此处查找有关他们方法的更多信息。

"您将只找到您带来的内容"。

这似乎很明显,人工智能软件下载,物联网的,就像一种不同的说法"垃圾输入,垃圾输出"。但事实上,这是尤达深刻的智慧,也是一个棘手的商业案例。当您从一个经典的QM和过程控制数据集开始时,您肯定会发现相关性和模式。在mill products公司的几个物联网项目中,已经证明非常强大的一点是,要更广泛地关注操作技术(OT)-数据集:包括客户关系管理投诉或保修索赔。包括ERP工厂维护信息。包括来自ERP,实验室,甚至你的供应商(如果他们愿意分享)的质量管理数据。将其与流式传感器数据、历史记录信息、图像/相机数据相结合。

我承认,这需要认真准备数据,而且需要付出代价。此外,并非所有信息都可用。如果您没有对所使用的每一件原材料进行抽样(例如,出于成本原因),您可能没有预测质量的关键输入变量。这归结为你创造了多少价值的问题(更高的质量,更少的废品,更低的质量成本,与获取和分析数据的成本相比,

"我们坚持的许多真理都取决于我们的观点。"

我最近与一家纸包装公司就企业文化和如何谈论质量进行了一次非常有趣的讨论。这家综合性公司拥有跨多个中间产品的内部供应链。为了预测客户价值(或影响客户的质量缺陷),跨部门分析整个价值链似乎是合乎逻辑的。这首先需要与下一个部门共享质量(和缺陷测试)。或者换一种说法:"外部"承认你并不总是能生产出完美的产品。

即使是跨越公司边界也要承认和分享这一点的文化变革更令人望而生畏。但据我所知,有些公司确实做到了这一点——实际上是双向的。他们分享他们生产的纸浆的质量信息(帮助他们的客户优化他们的下游流程),作为回报,当他们遇到问题时,他们会连接到客户的机器上为他们提供支持,从而建议如何最佳地运行。

质量差实际上可能没有那么差。金属和纸张的质量不是黑白的。我们首先处理的是范围和公差,一卷对一个客户可能还是可以的,但对另一个客户可能不行。此外,我们很少有相同的质量,每一个地方的一卷。纸卷的大部分区域可能具有预期的质量,但也可能有一些斑点和孔。与其报废整卷,不如在供应链上分享质量细节,以避免所有的孔和斑点。因此,可用材料的总量略有减少,但我们不需要报废轧辊。另外,我们可以在约定的时间内交货?粘糊糊的?我的家在这里!!

同理心很重要。如果数据科学和预测模型不具有"可解释性",它们就不会得到决策者和过程及质量工程师的信任。你的深度学习算法是一个黑匣子。非常好的一个。但很难传达和信任。模型的可解释性是一个重要方面,尤其是当监管机构或社会受到影响时。或者当决策者不相信你的预测时。一方面,我们希望使用最好的预测模型。另一方面,如果我们得不到利益相关者的信任和支持,我们将一事无成。

我的观点:你必须先建立信任,然后才能进入未知的领域。

你必须忘记你所学到的。

当听说人工智能被用于资产维护和服务时,云服务器怎么用,首先想到的是一个预测性维护用例。矿业巨头淡水河谷公司实际上是在利用人工智能进行图像识别和分类,怎么做淘客推广,以避免在备件申请过程中出现代价高昂的过程错误。

最后,应用机器学习有许多可能的领域。"并不是所有的事情都适合自动化。大多数公司不能用机器撕毁和替换所有流程,但他们希望在代理完成的任务和可以交给智能解决方案的任务之间取得平衡。"[客户服务自动化分三步进行,采用人工智能和机器学习。]

"秘密,要我告诉你吗?我是绝地武士团的大师吗?我在抽奖中赢得了这份工作,你觉得呢?"

最后,微信返利机器人安全吗,这是您的学习之旅。让Yedi大师学习一些数据科学的黑暗秘密可能会有所帮助。参加openSAP的课程也同样有帮助:

简而言之,企业机器学习

使用张量流的企业深度学习

数据科学:构建预测性客户流失模型

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