UI u proizvodnji obuhvaća primjene u proizvodnji i industriji, poput prediktivnog održavanja na temelju podataka senzora, automatizirane kontrole kvalitete kamerama, optimizacije procesnih parametara i planiranja proizvodnje te robota koji rade uz ljude. Ciljevi su manje zastoja, manje škarta i stabilniji rad. To zahtijeva pouzdane podatke sa strojeva i uključivanje stručnjaka s pogona. Primjer: sustav iz uzoraka vibracija prepoznaje da bi ležaj uskoro mogao otkazati.
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoKolaborativni roboti, ili kobotovi, industrijski su roboti osmišljeni za rad izravno uz ljude bez odvajajuće sigurnosne ograde. Senzori, ograničene sile i brzine te sigurnosne funkcije osiguravaju da se pri dodiru zaustave ili odmaknu; zahtjevi su utvrđeni normama poput serije ISO 10218. Kobotovi obavljaju zadatke poput opskrbe strojeva, zavrtanja ili pakiranja, dok zaposlenici brinu o kontroli i posebnim slučajevima.
Otkrivanje anomalija pronalazi podatkovne točke, događaje ili obrasce koji znatno odstupaju od uobičajenog. To mogu biti neuobičajeno velike transakcije, nagli skokovi u očitanjima senzora, duplicirani zapisi ili sumnjiva mrežna aktivnost. Primjenjuje se u financijama, IT sigurnosti, proizvodnji i kontroli kvalitete. Metode sežu od jednostavnih statističkih pragova do modela koji uče; pogoci su naznake koje treba procijeniti osoba.
Računalni vid područje je UI-ja u kojem računala interpretiraju slike i video. Tipični zadaci uključuju otkrivanje i lociranje objekata, čitanje teksta na slikama i mjerenje komponenti. Tehnologija se koristi, primjerice, u kontroli kvalitete u proizvodnji, u sustavima za pomoć vozaču, u logistici i u medicinskom snimanju.
Prediktivno modeliranje tehnička je jezgra prediktivne analitike: pomoću primjera podataka s poznatim ishodima gradi se model koji za nove slučajeve predviđa vrijednost ili klasu. Uobičajene metode su regresija, stabla odlučivanja, slučajne šume i neuronske mreže. Model može, primjerice, procijeniti cijenu nekretnine na temelju površine, lokacije i godine izgradnje. Prije primjene testira se na izdvojenim podacima kako bi se otkrila pretreniranost.
