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FactoryTalk Analytics DataFlowML

Capacite seus cientistas de dados a implantar aplicativos de relatório de análise avançado em escala
Cientista de dados trabalhando no computador na sala de controle

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O FactoryTalk® Analytics™ DataFlowML é uma plataforma de ML e análise de dados que capacita os cientistas de dados a criar, treinar, implantar, pontuar e monitorar visualmente os modelos de ML. Com a explosão de dados industriais em grande escala em lote e por transmissão em tempo real na manufatura, os cientistas de dados devem constantemente criar aplicativos inteligentes e revelar percepções de nível corporativo em sites e fábricas. Para garantir um caminho mais rápido para a inovação em escala corporativa, eles precisam ser habilitados para construir e implantar soluções analíticas, incluindo modelos de aprendizado de máquina em big data - e reutilizá-los em vários locais.

Para isso, os cientistas de dados precisam de uma plataforma analítica aberta, padronizada, segura e de nível corporativo na qual possam gerenciar de forma colaborativa todo o ciclo de vida do modelo em um ambiente de TI centralizado. Ao fazer isso, eles devem ser capazes de combinar e fazer mashup de dados de várias fontes, aproveitar bibliotecas de ML de código aberto prontas para criar modelos mais rápidos e aproveitar as vantagens de conectores de dados de entrada e saída pré-construídos para várias fontes de dados de TI ou TO.


Objetivo criado para cientistas de dados

Esta plataforma lhe permite trazer seus próprios modelos, agilizar a criação de pipelines de dados com opções de entrada/saída pré-configuradas e inspecionar visualmente os dados em controle de movimento. Além disso, os administradores de TI também podem aproveitar a plataforma para gerenciar o ciclo de vida dos pipelines de dados, reduzindo assim o custo total da solução. FactoryTalk Analytics DataFlowML faz parte do pacote FactoryTalk Analytics e se integra perfeitamente com o PTC® ThingWorx®, enquanto oferece conectividade para aplicativos externos. Com o FactoryTalk Analytics DataFlowML, os cientistas de dados podem descobrir as sutis, mas poderosas, percepções operacionais para impulsionar os resultados de negócios, como aprimoramento da qualidade do produto, otimização do processo e melhoria do rendimento do ativo.

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Gráfico de pipeline mostrando aprendizado de máquina do software FactoryTalk DataFlowML

Pipelines de dados baseados em fluxo de trabalho visual

Armado com recursos de criação de pipeline de dados visuais, você pode criar pipelines complexos de forma intuitiva e aplicar algoritmos de aprendizado de máquina - de Python, Spark, H2O.ai ou PMML - com transmissão de dados em tempo real ou em lote. A detecção automática de esquema e a inspeção de dados reduzem o tempo de desenvolvimento, resultando em uma prototipagem rápida. Além disso, visualizar os dados transformados em cada etapa da criação do pipeline minimiza erros inesperados durante a execução.


Gerenciamento abrangente do ciclo de vida do modelo

Você pode criar, construir e treinar vários modelos de ML, incorporá-los em pipelines de dados e classificá-los implantando pipelines em um mecanismo de execução de tempo de execução Spark altamente expansível. Estatísticas e configurações de desempenho de modelo também estão disponíveis para visualização em painéis embutidos. Os modelos treinados podem então ser implantados por meio de pipelines de dados para classificação em relação ao lote de dados de transmissão em escala de big data.

Capturas de tela do software FactoryTalk DataFlowML que mostram a configuração do modelo e métricas

Captura de tela do software FactoryTalk DataFlowML que mostra ícones para disponibilidade pronto para usar

Processadores de Entrada, Saída, Transformação & Análise prontos para usar

A plataforma possui adaptadores de conexão, processadores de transformação de dados e emissores prontos para uso que podem ser configurados visualmente. Você pode habilitar o acesso a dados de várias fontes, como filas de mensagens, bancos de dados transacionais, arquivos de registro e controladores. A saída de um pipeline pode ser MySQL, filas, bancos de dados relacionais, ferramenta de BI de terceiros, contêineres de armazenamento em nuvem ou ThingWorx. Isso reduz drasticamente o tempo do projeto e permite iterações mais rápidas


Plataforma programável aberta

Traga seus conjuntos de dados, aprendizado de máquina pré-construído ou modelos analíticos e importe um código criado em um ambiente de programação de sua escolha, como Python ou Jupyter. Isso permite que você dimensione a construção de aplicativos analíticos e aumente o ritmo da inovação, maximizando a reutilização de ativos existentes em toda a empresa.

Capturas de tela do software FactoryTalk DataFlowML que mostram o código de programação sendo usado nas plataformas Python e Jupyter

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