DI gamyboje apima taikymus gamyboje ir pramonėje, pavyzdžiui, prognozuojamąją priežiūrą pagal jutiklių duomenis, automatizuotą kokybės kontrolę kameromis, proceso parametrų ir gamybos planavimo optimizavimą bei robotus, dirbančius greta žmonių. Tikslai: mažiau gedimų, mažiau broko ir stabilesnė veikla. Tam reikia patikimų mašinų duomenų ir gamybos cecho ekspertų įtraukimo. Pavyzdys: sistema pagal vibracijos dėsningumus atpažįsta, kad guolis netrukus gali sugesti.
Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.
Pradėti demonstracijąKolaboratyviniai robotai, arba kobotai, – tai pramoniniai robotai, skirti dirbti tiesiogiai šalia žmonių be atskiriančios saugos tvoros. Jutikliai, ribotos jėgos ir greičiai bei saugos funkcijos užtikrina, kad palietus jie sustotų arba atsitrauktų; reikalavimai nustatyti standartuose, tokiuose kaip ISO 10218 serija. Kobotai atlieka tokias užduotis kaip staklių pakrovimas, sukimas varžtais ar pakavimas, o darbuotojai rūpinasi patikra ir ypatingais atvejais.
Anomalijų aptikimas randa duomenų taškus, įvykius ar dėsningumus, kurie gerokai skiriasi nuo normos. Tai gali būti neįprastai didelės operacijos, staigūs jutiklių rodmenų šuoliai, pasikartojantys įrašai ar įtartina veikla tinkle. Jis naudojamas finansuose, IT saugume, gamyboje ir kokybės kontrolėje. Metodai svyruoja nuo paprastų statistinių ribų iki besimokančių modelių; radiniai yra požymiai, kuriuos turėtų įvertinti žmogus.
Kompiuterinė rega – DI sritis, kurioje kompiuteriai interpretuoja vaizdus ir vaizdo įrašus. Įprastos užduotys – objektų aptikimas ir lokalizavimas, teksto vaizduose skaitymas ir komponentų matavimas. Ši technologija naudojama, pavyzdžiui, kokybės kontrolei gamyboje, vairuotojo pagalbos sistemose, logistikoje ir medicininiame vaizdinime.
Prognozinis modeliavimas yra prognozinės analitikos techninė šerdis: naudojant pavyzdinius duomenis su žinomais rezultatais sukuriamas modelis, kuris prognozuoja reikšmę ar klasę naujiems atvejams. Įprasti metodai: regresija, sprendimų medžiai, atsitiktiniai miškai ir neuroniniai tinklai. Pavyzdžiui, modelis gali įvertinti nekilnojamojo turto kainą pagal plotą, vietą ir statybos metus. Prieš diegiant jis išbandomas su atidėtais duomenimis, kad būtų aptiktas persimokymas.
