PSIdeepqualicision AI skutecznie uczy się, jak ustawiać parametry algorytmów decyzyjnych i optymalizacyjnych (DOA), dzięki czemu niemal każda procedura DOA pracująca na danych procesów biznesowych może się automatycznie dostosowywać. Jego sercem jest metoda uczenia maszynowego oparta na automatycznym wykrywaniu konfliktów celów KPI w danych procesów biznesowych przy użyciu rozszerzonej logiki rozmytej.
Korzyści
-
Samouczące się przygotowywanie danych Zaawansowane metody uczenia maszynowego i dogłębne analizy prognostyczne.
-
Uczenie maszynowe Uczenie maszynowe oparte na jakościowym etykietowaniu przy użyciu algorytmów decyzyjnych i optymalizacyjnych.
-
Silne wsparcie decyzyjne Bezpośredni dostęp do potężnego rdzenia decyzyjnego Qualicision AI.
-
Nowoczesna platforma AI Dostępność wszystkich nowoczesnych algorytmów i metod AI do uczenia maszynowego w Pythonie.
-
Predyktory AI Ogólne algorytmy predykcyjne wykorzystujące predyktory Qualicision AI.
-
Dostosowana koncepcja użytkownika Koncepcja użytkownika dostosowana do różnych grup użytkowników (operator, administrator, analityk danych).
-
Zintegrowana dydaktyka Przejrzyste możliwości zastosowania oraz interakcja w formie ćwiczeń i wskazówek dialogowych (Zintegrowana Dydaktyka).
-
Dostępność w chmurze i przez przeglądarkę Instalacja i dostęp za pośrednictwem PSI Marketplace i chmury PSI za pomocą jednego kliknięcia.
-
Zrozumiałe wyniki AI Przejrzyste powiązania m.in. pomiędzy KPI efektywności a zrównoważonego rozwoju.
-
Akceptacja użytkowników Wyższy poziom akceptacji dzięki zrozumiałym decyzjom podejmowanym przez AI.
-
Niezależność Analizy danych procesowych i prognozy we wszystkich kontekstach i branżach.
Funkcje
-
Jakościowe etykietowanie Etykietowanie jakościowe jako część platformy Qualicision AI optymalizuje surowe dane procesowe do zastosowań uczenia maszynowego poprzez jakościową ocenę mierzalnych danych bezpośrednio w kontekście kluczowych wskaźników efektywności (KPI) oraz analizę powiązań na tej podstawie. W ten sposób automatycznie tworzony jest algorytmiczny pomost między surowymi danymi procesowymi a metodami sztucznej inteligencji (AI), co znacząco upraszcza czasochłonny proces ręcznej analizy i etykietowania danych.
-
Macierz wpływu Qualicision Dane wejściowe dla oprogramowania składają się zasadniczo z dwóch głównych komponentów: Po pierwsze, strumienie danych analizowanego procesu biznesowego są rejestrowane i automatycznie przekształcane w szeregi czasowe za pomocą znaczników czasu. Po drugie, KPI i ich zakresy wartości, które są uzgadniane z właścicielem procesu. Zakresy te dzielone są na preferowane (zielone) i niepożądane (czerwone) wartości.
-
Algorytm uczący F9118 Na przykład algorytm uczenia F9118 umożliwia automatyczne obliczanie spójnych rozwiązań i alternatyw decyzyjnych, które łączą historyczne konteksty danych z bieżącymi sytuacjami danych. Opcje decyzyjne są przygotowane w taki sposób, aby użytkownik mógł działać jak projektant interfejsu użytkownika w środowisku opartym na Javie – obsługując PSIdeepqualicision AI Framework za pomocą kliknięć i nawigując po graficznych elementach GUI oraz menu wyboru.
Moduły
Analityk danych
Pełny dostęp do stosu PSIdeepqualicision AI i wszystkich funkcji AI za pośrednictwem odpowiednich importów Pythona i notatników Jupyter.
Administrator
Konfiguracja i parametryzacja aplikacji, a także jej modyfikacja i rozbudowa na poziomie wskaźników KPI procesu.
Operator
Kontrola procesu i informacje zwrotne dotyczące szeregów czasowych do ciągłego szkolenia samouczącej się sztucznej inteligencji.
Typowi użytkownicy
Operator
Płynny i wydajny proces produkcji jest najważniejszy dla tradycyjnego użytkownika oprogramowania do wspomagania decyzji i optymalizacji. Intuicyjny dostęp do wszystkich istotnych funkcji jest dla nich tak samo ważny, jak pewność, że wszystkie dane wejściowe i połączenia są niezawodnie przetwarzane przez system, a wyniki oprogramowania są zrozumiałe i możliwe do wyjaśnienia.
Wstępnie skonfigurowane systemy zapewniają zorientowane na KPI, zrozumiałe zalecenia dotyczące działań dla użytkowników, którzy polegają wyłącznie na wiedzy procesowej i którzy mogą włączyć wyniki do swoich procesów biznesowych i nadal z nich korzystać. Ta grupa użytkowników działa odpowiednio w sensie operatorów systemu.
-
Wyjaśnialne wyniki AI
Wyjaśnialne relacje między innymi wskaźników KPI dotyczących rentowności i zrównoważonego rozwoju.
-
Zoptymalizowane podejmowanie decyzji
Optymalizacja i podejmowanie decyzji dla zadań selekcji i klasyfikacji.
-
Zintegrowana dydaktyka
Zrozumiałe możliwości zastosowania oraz angażująca interakcja dzięki zintegrowanym wskazówkom dialogowym i przykładom ćwiczeń (zintegrowana dydaktyka).
