Die Enterprise-Plattform von Arundo bietet anlagenintensiven Unternehmen Zugang zu kritischem Edge-Daten-Streaming aus einer breiten Palette von Anlagen. Mithilfe dieser Daten stellt die Plattform innerhalb von Minuten komplexe Modelle für maschinelles Lernen bereit.
Datengesteuerte Erkenntnisse können den Umsatz erheblich steigern, Kosten senken und Risiken in Bereichen wie Asset-Nutzung, Gerätewartung, Sicherheit, Logistik und Terminplanung mindern. Viele Unternehmen haben ihre Analytics-Expertise jedoch noch nicht vollständig aufgebaut und haben möglicherweise Schwierigkeiten, im täglichen Betrieb einen Mehrwert aus Data Science und Softwarefähigkeiten zu ziehen.
Insbesondere Industrieunternehmen benötigen die Fähigkeit, maschinelles Lernen und andere fortschrittliche Analysemodelle in Verbindung mit Live-Daten schnell einzusetzen. Es besteht auch Bedarf an einem zentralen Repository für die Verwaltung von Status, Berechtigungen, Modellzustand, Betriebszeit und Genauigkeit sowie einer Reihe von Anwendungen, um die gewonnenen Erkenntnisse bereitzustellen. Die IoT-Software von Arundo Analytics wurde für moderne Industrieunternehmen entwickelt und ermöglicht fortschrittliche analytische Anwendungen in der Schwerindustrie. Dies geschieht, indem der Zugriff auf Edge-Daten und Edge-Computing-Funktionen erleichtert wird, was für Anlagen an abgelegenen, rauen Standorten wie Pipelines, Unterwasserpumpen, Windturbinen und Durchflussmesser von entscheidender Bedeutung ist.
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Die Arundo Enterprise-Plattform bietet schnelles maschinelles Lernen und die Bereitstellung von mit Live-Daten verbundenen Modellen in der Cloud und ist auf die Anforderungen von Unternehmen mit hohen Vermögenswerten zugeschnitten. Arundo Analytics bietet auch eine umfassende Plattform für die groß angelegte Modellverwaltung, die eine Reihe fortschrittlicher Anwendungen ermöglicht, um die Entscheidungsfindung für Betreiber in der anlagenintensiven Industrie zu verbessern. Modellausgaben können in vorhandene Visualisierungstools oder benutzerdefinierte Benutzeroberflächen und Workflows eingespeist werden.
Amina Latroche
