
财务与成本分析模型
客户画像与营销模型
设备心电图分析模型
全面质量追溯模型
生产控制与异常分析模型
供应链评估与优化模型
产品诊断与服务模型
高层决策与穿透模型
帮助制造业用户脱离繁琐的工程化开发,以及算法搭建的高要求,把有限的精力聚焦于知识库的应用和迭代上。
为用户提供从数据预处理、模型训练、模型评估、模型在线预测的全流程开发和部署支持;
面向制造业八大业务提供成熟化算法套件;
如设备故障诊断算法:封装了业内最常见的算法,如聚类算法、SVM向量机算法、深度神经网络算法、玻尔兹曼机等;
制造企业提供数据即可,利用模型快速验证,1-2天即可获取结果;
减少企业对算法的选择难度,直接根据场景给出验证后的算法模型;
制造企业提供数据即可运行模型,大大节约模型的开发与试错时间;
中制大量经验沉淀,如设备故障与寿命特征快速提取;
将人员精力释放并关注到模型迭代上;
如以前一个企业要构建一台核心设备故障知识库,需要3个月左右,通过QomoAI可以将时间缩短为1个月。
成功的机器学习模型建立在大量高质量训练数据的基础之上;
内置数据过滤算法,对机器、业务产生的数据自动筛选,如采样、过滤、归一化、标准化等手段;
可手动配置数据过滤引擎,实现对数据的多样化处理,如分表、合并等;
拖拽式方式实现,不需要写代码。
各类数据的处理方法沉淀在平台中,企业可以选择性调用;
让企业大量时间花到模型上,而非数据处理中;
支持在线和离线两个层面的数据处理;