Oracle анонсирует приложения с ИИ для «умного производства»

Oracle анонсировала новые облачные приложения с искусственным интеллектом (ИИ), которые позволяют производственным предприятиям сократить расходы и увеличить выпуск продукции. Эти приложения обеспечивают быстрый анализ и дают возможность получить оперативную аналитику, что помогает повысить эффективность производства и увеличить производительность. Новые адаптивные интеллектуальные приложения для производственных предприятий (Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing) используют машинное обучение и ИИ для обработки огромного объема данных, получаемых из производственных сред, и быстрого выявления проблем, что повышает эффективность производственных операций. Интеллектуальные приложения Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing позволяют производителям выявлять аномалии в производственных процессах, определять первопричины проблем и прогнозировать события. Эти приложения дают производителям возможность контролировать каждый этап производственного процесса, предвидеть неисправности и сбои в процессах и элементах, а также отслеживать влияние проблем - от производства до доставки продукции клиентам. Это решение основано на надежной и масштабируемой платформе Oracle Cloud Platform со встроенными возможностями машинного обучения. Оно включает в себя адаптированное для производственных задач хранилище данных, которое объединяет и позволяет анализировать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные из нескольких источников данных на предприятиях. Приложения Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing предлагают ряд преимуществ. Системный и корреляционный анализ. Позволяет выявлять ключевые зависимости и корреляции между сложными многомерными наборами факторов, охватывающих человеческий труд, оборудование, методы, материалы и информацию по управлению. Затем пользователи могут сопоставить эти аналитические данные с бизнес-метриками производства, такими как доходность, качество, время производственного цикла, затраты, негодное для эксплуатации оборудование, доработка и возврат, чтобы быстро определить причины проблем. Анализ взаимозависимостей и их отслеживание. Закладывает основу для «умного отзыва продукции» с помощью интуитивно понятных пользовательских интерфейсов и парадигмы самоуправляемого ситуативного анализа. А также предоставляет комплексные возможности для обратного и прямого прослеживания продуктов и процессов для быстрого выявления продуктов, услуг и клиентов, на которых влияют те или иные факторы. Предиктивный анализ. Благодаря системному и корреляционному анализу с возможностями машинного обучения и алгоритмами ИИ прогнозирует вероятность возникновения критических показателей выпуска продукции, количества дефектов, времени производственного цикла, затрат, негодного для эксплуатации оборудования, доработки и возврата в текущей производственной деятельности. Это дает бизнес-пользователям время для своевременного вмешательства, чтобы минимизировать убытки. Приложения Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing предназначены для работы в сложной и неоднородной ИТ-среде с сочетанием таких информационных систем, как системы управления производством (Manufacturing Execution Systems, MES), управления качеством (Quality Management), планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP), управления человеческим капиталом (Human Capital Management, HCM), управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management, CRM) и операционные системы (Operational Technology, OT), которые получают данные от датчиков и из журналов машин и оборудования, а также собирают внешние данные об окружающей среде (влажность, температура и т.п.) «Традиционно системный и корреляционный анализ и предиктивный анализ выполняются небольшой группой специалистов по обработке и анализу данных, - сказал Рамчанд Раман, вице-президент Oracle по разработке продуктов. – Приложения Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing значительно упрощают использование сложных алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, представляя их результаты обычным бизнес-пользователям, чтобы они могли быстрее и качественнее принимать решения». Ссылка на источник