Avec l'automatisation croissante et l'expansion de l'industrie 4.0 et de l'IdO, il y a également une demande croissante d'apprentissage automatique pour optimiser les processus et améliorer les résultats. L'apprentissage automatique trouve une adoption accrue, en partie grâce à l'énorme quantité de données de séries temporelles collectées par les organisations du monde entier, et également grâce à l'essor des outils de gestion du big data capables de mener des analyses de données de séries temporelles.
Qu'est-ce que l'analyse des séries chronologiques ?
Les données de séries temporelles sont collectées sur une période donnée, généralement, mais pas toujours, à des intervalles déterminés. Elles représentent une grande quantité de données dans notre monde et la plupart des données de l'IdO. Elles peuvent être utilisées pour analyser les données antérieures afin de découvrir des modèles, puis pour faire correspondre ces modèles avec des modèles de données actuels ou entrants. Cela permet de mettre en évidence les variables susceptibles de créer des changements dans les modèles de données.
L'analyse des données de séries temporelles est extrêmement utile pour les prévisions dans le cadre de l'analyse prédictive. Cependant, l'un des défis posés par les données de séries temporelles, en particulier dans le domaine de l'IdO, réside dans le fait qu'elles sont très nombreuses et qu'elles arrivent généralement rapidement. Plus de données n'est utile que si vous avez un moyen de comprendre ce qu'elles vous disent. Sightline EDMUn outil de gestion des données volumineuses (big data) aide à résoudre ce problème en agrégeant, en analysant et en fournissant des informations. Qu'il s'agisse de visualisations qui affichent les données dans un format rapidement assimilable ou de la possibilité d'effectuer des analyses de séries chronologiques en temps réel au fur et à mesure de l'arrivée des données, les outils de gestion des big data éliminent les problèmes liés à la surabondance de données.
Qu'est-ce que les données de séries temporelles dans l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est une tendance en plein essor, et il est probable qu'il se développera à l'avenir. une adoption encore plus large en 2022Les données de séries temporelles sont de plus en plus nombreuses, car de plus en plus d'organisations comprennent ce qu'elles peuvent faire et mettent donc en œuvre des outils de gestion des données de grande taille capables de leur conférer ces avantages. Qu'est-ce que les données de séries temporelles dans l'apprentissage automatique ? À bien des égards, l'analyse des données de séries temporelles est le fondement de l'apprentissage automatique. Elle fournit les informations dont les solutions logicielles ont besoin pour pouvoir appliquer les outils d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive. Il s'agit d'une fonction essentielle pour obtenir des prévisions suffisamment solides pour servir de base aux décisions de l'entreprise.
Il peut renforcer les outils d'analyse prédictive en créant des prévisions plus précises. L'analyse prédictive combine des informations historiques et des informations en temps réel pour créer une prédiction de ce qui est susceptible de se produire à l'avenir, sur la base de similitudes dans les modèles de données ou les comportements. L'apprentissage automatique automatise le processus d'application de nouvelles données - à la fois au fur et à mesure qu'elles arrivent et que vous les ajoutez - afin d'affiner ces prédictions pour une plus grande précision.
Ce processus est similaire à la courbe d'apprentissage des êtres humains. Commencer un nouveau travail implique probablement une certaine formation sur les aspects fondamentaux nécessaires à l'exécution de ce travail - tout comme commencer avec un ensemble de données. Au fil du temps, cette personne rencontrera des scénarios inattendus et apprendra à y faire face et, finalement, commencera à remarquer des tendances similaires avant qu'un problème ne survienne. La différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage humain est que l'apprentissage automatique peut fournir des informations sur des quantités massives de données à une vitesse que les humains ne peuvent pas concurrencer. Au fil du temps, il est probable que l'apprentissage automatique sera en mesure de combler les lacunes en matière d'information de manière autonome.
La véritable valeur des outils modernes d'analyse des big data réside dans le fait qu'ils permettent aux organisations de maximiser les avantages des humains et des machines en tirant parti de l'analyse des données de séries temporelles dans l'apprentissage automatique. Cela fournira des informations à votre équipe afin qu'elle puisse déterminer les prochaines étapes appropriées.
L'apprentissage automatique fournit des informations avancées sur les données
Après avoir compris ce que sont les données de séries temporelles dans l'apprentissage automatique, il est temps de parler du pourquoi. L'apprentissage automatique est un outil qui permet à votre équipe de prendre des décisions plus éclairées. Il ajuste en permanence les résultats probables en fonction des nouvelles données, et vous aidera en fin de compte à atteindre une meilleure efficacité, un meilleur retour sur investissement et moins de temps d'arrêt.
L'une des façons les plus bénéfiques de l'utiliser est la gestion de la capacité par l'apprentissage automatique. La gestion des capacités est un défi car les conditions changent constamment. La chaîne d'approvisionnement peut être affectée par des pics de demande, la maintenance des machines, les limites de charge des infrastructures technologiques, etc. Pour cette raison, les entreprises doivent fréquemment ajuster leurs prévisions. Avec la gestion des capacités par apprentissage automatique, le travail le plus fastidieux et le plus long est automatisé et adapté aux données de votre organisation spécifique. Cela signifie que vous pouvez obtenir de nouvelles prévisions presque simultanément à l'arrivée de nouvelles données, et que vous n'aurez jamais à être surpris par un problème imminent ou à manquer une opportunité qui se présente. En outre, vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique en combinaison avec l'IA pour automatiser la détection des anomalies et éviter les temps d'arrêt.
L'apprentissage automatique est utilisé dans un grand nombre de secteurs, de la fabrication à l'informatique. Chaque année, de plus en plus d'industries reconnaissent la valeur de cette tactique et l'adoptent.
Outils éprouvés d'analyse de données de séries temporelles et d'apprentissage automatique de Sightline EDM
La solution logicielle EDM de Sightline Systems combine plusieurs outils de gestion des big data dans un système facile à utiliser, y compris la gestion de la capacité par apprentissage automatique. Sightline EDM peut simplifier le processus de définition des bases et d'identification des ressources ou de la disponibilité des capacités. Ensuite, il peut fournir des informations sur la façon de maintenir ces niveaux ou de s'adapter, le cas échéant, à la demande ou aux fluctuations d'utilisation.
Parce qu'il est essentiel de comprendre ce que les données vous disent pour pouvoir agir en conséquence, Sightline EDM fournit également des rapports prévisionnels personnalisés et des alertes basées sur des paramètres ou des variables que vous choisissez et qui sont propres à votre organisation. Vous pouvez anticiper les goulets d'étranglement et le moment où la capacité sera épuisée jusqu'à des années à l'avance, et être assuré que ces prévisions ne font que s'améliorer au fil du temps.
Réserver une conversation avec un EDM dès aujourd'hui pour commencer à tirer parti de l'analyse des données de séries temporelles et de la gestion des capacités d'apprentissage automatique afin de faire passer votre entreprise à la vitesse supérieure.
FAQs :
Appliquer des outils de gestion du big data aux données collectées sur une période donnée pour détecter des modèles historiques et actuels Ces modèles peuvent donner un aperçu de ce qui se passe dans vos opérations.
L'apprentissage automatique s'appuie sur l'analyse de séries chronologiques de données pour fournir les informations dont il a besoin pour créer des prédictions, puis les ajuster sur la base de données supplémentaires.
L'apprentissage automatique permet à votre équipe de prendre de meilleures décisions et la gestion des capacités d'apprentissage automatique élimine les analyses manuelles fastidieuses et adapte les prédictions à vos données uniques.
Sightline EDM.
Brandon Witte est le PDG de Sightline Systems, un leader mondial des logiciels de surveillance et d'analyse des performances en temps réel. Depuis près de vingt ans à la tête de Sightline, Brandon a stimulé l'innovation dans tous les secteurs, et s'est récemment lancé dans l'aquaculture avec le lancement d'AQUA Sightline.
Cadre expérimenté, titulaire d'une licence en sciences de gestion du Pamplin College of Business de Virginia Tech, Brandon a acquis au cours de sa carrière une expertise dans les domaines des logiciels d'entreprise, de la stratégie informatique et des services professionnels.
Sous la direction de Brandon, Sightline a acquis la réputation de fournir des informations exploitables par le biais d'analyses avancées, permettant aux entreprises d'optimiser leurs opérations pour obtenir des marges bénéficiaires plus élevées et des opérations quotidiennes plus réussies.