infsoft Machine Learning
infsoft Machine Learning ist ein visuelles Tool, mit dem benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle erstellt, in kürzester Zeit trainiert und in unterschiedlichsten Anwendungen eingesetzt werden können. Die leistungsstarke Umgebung verarbeitet Positions- und/oder Sensordaten und nutzt selbstoptimierende Algorithmen, denen es möglich ist, aus Erfahrung zu lernen. Durch das Erkennen von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in vorliegenden Datenbeständen können Werte bzw. Ergebnisse vorhergesagt werden. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich als Grundlage für Entscheidungen und Feedback-Mechanismen in Bezug auf bisher unbekannte Situationen verwenden.
Die Daten aus infsoft Machine Learning können über Web Services auch in Drittsystemen genutzt werden.
Import von Datenquellen
Von infsoft gesammelte Sensor- und Positionsdaten liefern wertvolle Informationen. Durch den Import von Daten-Sets (z.B. Heatmaps, Temperaturwerte, …) lassen sich Machine-Learning-Algorithmen trainieren. Unterschiedliche Modelle können problemlos innerhalb des infsoft Backends definiert werden.
Machine-Learning-Algorithmen
Die KI kann auf Basis unterschiedlicher Algorithmen trainiert werden. Je nach Anwendungsfall wird für das Training ein neuronales Netzwerk ausgewählt. Außerdem können Filter hinterlegt werden, um bspw. irrelevante Daten auszuschließen. infsoft Machine Learning bietet hierbei den Benutzern eine übersichtliche Drag-and-Drop-Oberfläche.
Automatische Generation von Werten
Modelle können genutzt werden, um bestimmte Werte (z.B. Asset Eigenschaften) automatisch zu erfassen. Diese Daten können dann wiederum in den infsoft Processing & Output Tools Verwendung finden (beispielsweise für Analytics-Funktionalitäten, für Aktionen in der Automation Engine, für die Zuweisung von Asset Eigenschaften im Tracking Tool oder für Vorgänge im Workflow Management). Außerdem können die Werte Drittsystemen über Webservices bereitgestellt werden.
Predictive Analytics
Werden Datensätze gespeichert, verarbeitet und mithilfe intelligenter Algorithmen analysiert, kann das System Vorhersagen für Werte in der Zukunft zu machen. So kann auf Basis von Machine Learning beispielsweise der Standort eines Assets, der Kohlenstoffdioxidgehalt in der Luft, das Besucheraufkommen in einem Einkaufszentrum oder die Wartezeiten an einem Flughafen zu einem bestimmten Zeitpunkt vorhergesagt werden. In der Industrie können verlässliche Aussagen über den Zustand von Maschinen und Anlagen gemacht und somit zu erwartende Störungen möglichst schnell erfasst und behoben werden.
Evaluierung / Analyse der Daten
infsoft Machine Learning liefert einen Teil der Daten als Scores (Validierungsdaten). Mithilfe dieser Scores können die von den Modellen bereitgestellten Daten evaluiert werden. Dies ermöglicht es festzustellen, ob die Vorhersagen genau sind und wie hoch die Fehlerquote ist. Gegebenenfalls können Anpassungen am Algorithmus vorgenommen werden, um noch präzisere Ergebnisse zu erhalten und die endgültige Methodik auszuwählen.