Inteligencia AI & Big Data
Te facilitamos toda la información para tus análisis de BIG DATA
Puedes disponer de cuadros de mandos en el terminal con información instantánea basados en BIG DATA.
¿Te imaginas cuántos problemas y dinero ahorrarías si supieras, con antelación suficiente, que algunas averías van a ocurrir?
Si no lo ves, no lo crees. Por eso, te proporcionamos un sistema para que puedas validar la tasa de acierto de las predicciones antes de notificar a los usuarios.
La mejor tecnología ‘Industry 4.0’
Combinamos estadística e Inteligencia Artificial para conseguir una tecnología útil, que realiza predicciones sobre el futuro proporcionando día a día grandes beneficios.
MÁS ESPECIFICACIONES
Cuadros de mandos rápidos y avanzados: el sistema prepara datos para realizar Big Data, permitiendo crear cuadros de mandos avanzados que se muestran mucho más rápido.
Realiza tus propios análisis Big Data: utilice sus herramientas favoritas de Big Data para obtener valiosa información y ahorre meses de trabajo gracias a que el sistema pre-procesa determinados datos y los prepara para realizar Big Data.
Predicción de averías: reciba avisos de determinadas averías, con antelación suficiente a que ocurran, para poder evitarlas.
Valide las predicción anticipadamente: active el módulo de predicción de averías mediante redes neuronales y compruebe, con un solo botón, la tasa de acierto en las predicciones de averías que el sistema edinn M2 obtiene en su organización.
Notifique con antelación: si la tasa de acierto de las predicciones es suficientemente alta para su organización, active la notificación a los usuarios de las averías más probables en ocurrir, para conseguir ahorros significativos.
Alta tecnología: el módulo de predicción de averías de edinn M2 usa alta tecnología para combinar técnicas estadísticas y redes neuronales. En algunas instalaciones se han medido tasas de éxito elevadas de forma continuada, si bien la predicción de todas las averías no se puede garantizar porque es una predicción del futuro que depende de la calidad de los datos.