I dati complessi possono essere facilmente preelaborati con operazioni di trascinamento del mouse senza programmazione. Utilizzando funzioni di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e il deep learning per valutare e prevedere i risultati dell'elaborazione sulla base di dati passati basati su varie condizioni come temperatura e pressione, è possibile affrontare i problemi delle apparecchiature e i difetti di qualità prima che si verifichino. ci si può aspettare un miglioramento della produttività, un miglioramento della qualità e una significativa riduzione dei costi. La grande quantità di dati generati presso il sito di produzione può essere utilizzata senza stress utilizzando "Fast Graph" e può essere utilizzata per acquisire transizioni di dati e anomalie delle apparecchiature che non potrebbero essere visualizzate con strumenti di BI generali.

URL: https://www.ydc.co.jp/service/sonar/ydcsonar.html