Overview

虛擬資料科學家平台(AutoML)

杰倫智能 PROFET AI AutoML Enterprise/Lite 是一套 自動化機械學習 (AutoML) 解決方案, 用於工業 AI 在數值分析的應用, 進而找出 製造參數、配方、不預期故障的停機時間、異常偵測、各式在工業現場的應用狀況 (ISA 95, Level 0, 1), 甚至是在製造端管理 IT系統的分析 (ISA 95, Level 3) 和 企業的IT系統分析 (ISA 95 Level 4), 包含企業資源管理 (Enterprise Resources Management/ERP)、企業流程管理 (Enterprise Process Management/EPM)、企業戰情室 (Enterprise War Room, Intelligent Operations Center/IOC) 等企業決策管理所需要的系統資訊. 流程導向設計的 UI/UX, 可直覺地從 SQL、MSSQL、MySQL、ProstgreSQL、Oracle Databse、MongoDB 等資料庫, Excel、CSV等檔案格式, 輸入要分析應用題目的數據集、到清洗資料 (ETL, Extract/萃取, Transform/轉置, Load/載入), 到選用 機械學習演算法 (ML/Machine Learning), 到訓練模型, 只要5分鐘, 待預估時間的訓練模型時間到達後, 即可查看建立完成的模型分數、排名、性能指標等, 最後再用模型來推論與模擬工業應用的目標數值與實際結果作驗證與加值應用。



不僅於此, 此工業 AI 解決方案可再訓練模型、管理模型生命週期, 甚至是紀錄 數據集、套用的演算法 和 已建立模型之間的關聯, 作為生產知識庫與經驗傳承的管理系統。
杰倫智能 - PROFET AI AutoML Enterprise/Lite 不僅僅只是自動化機械學習 解決方案, 更重要的是, 工業 AI 解決方案 是一套虛擬資料科學家平台, 協助員工升級 AI 與分析的技能, 時時刻刻的幫企業找到增加獲利的改善目標題目與金額值, 實踐全民 AI, 將資料變金礦。

內建超過 50 種最新的AI演算法(袋裝, 決策樹, 梯度提升, 等更多...), 此工業 AI 解決方案可以使訓練的模型更有效與精準, 訓練過後的模型可下載到 工業務聯網閘道器 (Industrial IoT/IIoT Gateway)、PAC (可程式化自動控制器)、PLC (可程式化邏輯控制器)、PC-based PLC (軟PLC/SoftPLC)、PC-based PAC (軟運動控制器/SoftMotion)、運動控制器 (Motion Controller), 並佈建模型作和透過 RESTful API 來執行可獲利行動的推論來源, 模型以容器化的微服務方式來應用。PROFET AI AutoML為雲原生的設計架構, 可安裝在主流雲端平台, 隨時使用更強大與彈性的運算力, 更重要的是PROFET AI AutoML 也支援 on-premise 安裝方式, 使用者可以安全地安裝於自家機房, 並且獨力網段運作, 以確保資料的隱密性, 當資料量大, 需要雲端強大且彈性的運算力, 可透過混和雲(hybrid cloud)的架構來使用。

此工業 AI 解決方案可做為工業軟體與系統的輔助分析工具, 用於進階的數值、時間序列、分群、參數最佳化、異常偵測等分析, 搭配像是 AspenTech、AVEVA、Bentley Systems、OSIsoft PI、Wonderware InTouch 類型的工業軟體套件來應用。全球管理諮詢公司也可以將 製造執行系統(MES/Manufacturing Execution System)、製造整合智能系統、(MII/Manufacturing Integration Intelligence)、資產性能管理系統 (APM/Asset Performance Management)、供應鏈管理系統(SCM/Supply Chain Management)、倉儲管理系統(WMS/Warehouse Management System) 和其他各式 製造維運管理系統 (MOMㄥManufacturing Operations Management) 採集到的數據來做分析, 找出有價值的策略來執行。

PROFET AI AutoML Enterprise/Lite 是一套無代碼 (no-code) 的自動化機械學習 (AutoML)平台, 讓企業及其員工不需要撰寫程式, 用AI幫公司賺錢獲利。

AI 功能 與 模組


系統管理
系統管理 可進行使用者設定、工作狀態、系統負載、憑證啟用和登入記錄，以管控和操作 PROFET AI 軟體套件



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數據集管理
數據集管理 可新增、執行以及管理數據集和資料庫




模型管理(Model Manager)
模型管理是用於數值資料、時間序列資料的應用，包含機器學習模型訓練(模型管理)和模型推論(模型結果)
模型管理 將模型訓練分為自動/快速/精準模式，無需寫程式且僅需基礎機器學習演算法知識。
模型結果可執行以下工作:

• 檢視每個模組的評分和績效
• 比較模組間的評分和關聯性比較
• 執行每個模型的推論，以進行數據模擬

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參數最佳化 (自選)
參數最佳化 可依據建立的黃金模型組合，設定多個標籤的目標值，進行多個特徵之最佳化參數值的組合推薦，逆向推出製造參數、機台參數、產品配方等的最佳組合。