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依托AI技术与能力,搭建面向工业领域的一站式人工智能平台
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平台介绍
AI中台是企业实现数字化转型的重要依托
基于AI平台,用户可以快速完成从特征工程、模型训练到模型上线的机器学习全生命周期开发工作。同时集成了大量面向工业领域的知识图谱分析工具,将其打造成一款集数据处理、模型加工、线上监控以及数据分析为一体的面向工业领域的人工智能基础平台。
行业痛点
深挖企业数字化转型痛点,提供针对性解决方案
工业建模Knowhow缺失
工业AI开发是复合型系统工程,需要既精通AI又懂工业的专业复合型人才,实现融合创新;
工业企业缺少人工智能开发与应用的经验,需要结合自身业务场景不断快速试错,研发成本高
模型可复用性能力差
各业务部门采买大量的人工智能技术和能力
如果未形成统一控管架构、缺少统一的AI平台,常常会出现重复建设的情形
模型监控及运维能力差
若缺乏统一的AI基础设施,不形成数据算法、算力、模型等一系列企业AI资产的共建共享机制、则难以汇聚企业内部AI资产,形成合力
解决方案
通过对业务数据的萃取和连接,形成基于业务的数据体系,助力业务发展
数据预处理工具组件
数据质量评估
数据清洗工具
数据增强工具
模型自动化优化
交互界面设置超参寻优范围,选择模型及调参算法,自动超参调优
内置常用工业算法及模型
内置常用的统计分析及可视化工具
内置常用机器学习框架及算法
内置常用工业模型
模型模板化创建
模型全生命周期管理
模型开发、版本管理、模型训练、模型验证及评估、模型部署、模型发布、模型运维、模型归档一站式模型服务
工业应用快速构建
模型与前端展示采用模板化接口
模型发布无需进行前端页面开发
低代码快速构建工业应用
平台价值
全、准、快、智,助力企业实现数字化转型
36
%
提升工业数据价值
支持多种数据接入方式。
支持数据集管理、数据集版本的发布。
支持数据校验、数据清洗、数据选择、数据增强。
50
%
降低工业AI使用门槛
根据工业场景选择建模模板,模板化建模
内置算子库、及工业模型库,支持拖拽方式轻松建模,适用业务人员
多种AI引擎,集成Jupyter Lab,实现可视化模型,适用于数据科学家及模型开发者
41
%
提升工业AI服务效率
支持数据接入、数据处理、数据可视化、自动特征工程、模型开发、模型训练、模型验证及评估、一键部署、算子管理、模型商店、模型发布一站式模型服务
行业案例
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三一集团泵送事业部
基于三一销售设备远程互联,实现设备IoT数据、设备销量数据及政策因素等多因子的AI大数据市场预测,指导营销策略、产销协同,同时实时采集设备使用者行为和设备实时状态数据,精准刻画客户画像,指导产品研发、提供更多销售机会。
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2022-08-30
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