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首发 | 格创东智GeekMind因子建模工具成功在汽车行业落地

2020-04-13


格创东智GeekMind因子建模工具近日成功在汽车零配件行业豫新汽车使用,目前使用范围涵盖半导体、面板、电子、汽车零配件等行业,大家为什么会选择它?它到底是什么?让我们来揭开它的面纱。

 


格创东智聚焦数据智能、人工智能推出GeekMind因子挖掘建模工具

 


 


| 也许您的企业也曾遇到这些问题?

生产、品质异常波动出现时,通常只能事后追溯因子,如何通过数据实时挖掘出影响品质异常的关键因子,降低生产损失?多个因子相互作用而产生的生产异常,很难找到根因,大数据、人工智能如何帮助我们更快找到根因?传统的品质异常问题解决链条长,沟通时间成本较高,如果有一款工具一线生产工程师不用代码也能建模分析,你是否愿意尝试?

 


| 那这款工具必须是


 

GeekMind,针对工业大数据分析的因子挖掘建模工具,帮助生产工程师高效建模,深度挖掘数据价值。利用GeekMind,可实现品质分析、品质预测、设备预测性维护等数字化解决方案。


具体分为观察特征、特征工程、模型构建、模型评价、模型预测、制作模板六大模块,功能强大,生产工程师也可以轻松建模

 


 


| 交互分析,洞悉数据

使用GeekMind的第一步就是导入数据,交互分析,了解数据通过圈选数据或者图例选择数据,就可以针对这些筛选的数据,进行单独对比分析,建模挖掘,也如下图一样上下两组进行对比分析。您可以通过工具对数据进行不断地分析尝试,不断地挖掘,了解数据。

 


 

 

| 多种方法挖掘有效因子

第二步自主挖掘特征是非常重要的一步,特征的好坏决定了模型的成功与否。您可以自行选择特征挖掘方法,操作非常简单,与此同时,GeekMind还提供自动特征挖掘算法,只需要勾选新特征构建可能的算法,即可生成一些重要的关键特征。新生成的特征将被加入进因子集中,成为用户重点分析的对象。

 


 

 

| 业内最多智能算法,建模流程简单

GeekMind有回归模型和分类模型,所可选的算法类型基本是业内最多,不需要会代码,通过点选一线生产工程师就可以轻松建模

 


 

建模后,通过关键因子输出,您能清楚了解到具体影响该模型的关键因子是什么,每个关键因子x与目标特征y之间的相关关系又是如何。模型关键因子列表均可联动跳转,方便用户对案例进行根因分析,让模型可追溯,增加模型的解释信息。 

 


 


| 首创模型评价,便于决策

对于一线工程师来说,有了模型,但是如何去选择也是一个问题,为了解决这个问题,GeekMind首创了模型评价功能,对每一个模型打分评价,让您即刻找到最优模型 

 


 


| 模型自主更新,异常告警

模型上线后仍然会自学习自更新,您可以对自动更新参数进行设置。更新后不会直接覆盖原有模型,而是自动生成新的模型,这时您只要根据需求选择切换或者不切换即可。

 


 

如果出现异常也不必担心,系统可以设置多种报警规则,实时提醒您异常

 


 


目前, GeekMind已经被应用在了半导体、3C电子、通信、汽车零配件等行业,并取得了卓越的成效。如果您的企业也遇到了这些问题,欢迎您尝试从了解GeekMind开始。

联系我们,申请成为GeekMind的首席试用官,有机会获得免费的生产问题咨询诊断服务。

 

 

 

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