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預測分析 - IBM 智慧製造執行系統

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產品介紹
IBM SPSS Modeler為世界第一的資料採礦平台,不但功能強大、介面友善易學,更重要的是強大的研發動能與彈性可接受的授權模式,讓它成為全球資料採礦(Data mining)者與海量資料分析者最愛用的分析工具。
特色說明
01
分類演算法(Classification algorithms)
根據歷史資料做出預測,使用的演算法如決策樹、類神經網絡,Logistic迴歸、時間序列、支持向量機(SVM) 、Cox迴歸等。利用自動分類建模-數值型與二元變數,以簡化模型的建立流程。
02
區隔演算法(Segmentation algorithms)
使用自動集群、異值偵測、類神經的集群演算法,區隔客戶/物件或偵測異常值。使用自動分類器(automatic classification),只要一個簡單的步驟就能同時使用多種演算法,並評估多個模型,讓您正確的選擇最適的演算法。
03
關聯分析演算法(Association algorithms)
使用Apriori、CARMA與序列關聯(sequential association) 發現資料中的關聯、聯結或序列的關係。
04
擴展預測分析到新的使用者與新的環境
05
支援企業標準和技術
成功應用案例
共 1 則案例
隨著有經驗的資深石油工程師退休,新的工程師必須在短時間內,從累積超過10年的上百萬頁文件中學習經驗,對於分秒必爭的石油業而言,延宕開採的成本是很驚人的,讓每位新工程師從龐大的文件和檔案中學習,且做出決策是非常耗時的過程。

IBM Watson 將 Woodside 公司,30年的實際工程經驗,共38,000份文檔,加載到 Watson Explorer 中,並打造企業 KM 小幫手 Willow 虛擬搜尋助理,讓工程師能夠快速地從百萬文件中,找到相關的歷史資料,做出適當的決策。
能源產業 - 資料整合與決策協助