Спецпроекты

Siemens и SAS создадут платформу ИИ для промышленного интернета вещей

Интеграция Бизнес-приложения

Siemens Digital Industries Software и SAS объявили о совместных планах, которые позволят компаниям создавать новые облачные решения для интернета вещей, применяя машинное обучение и потоковую аналитику SAS в Siemens MindSphere. Такой подход должен помочь предприятиям – от энергетических и машиностроительных до фармкомпаний – повысить производительность и качество работы, снизить операционные риски и оптимизировать процессы управления активами и мощностями.

В рамках партнерства будет создана отрытая среда, в которой мощная платформа искусственного интеллекта совмещается с возможностями промышленного Интернета вещей. Компании, где уже используют SAS и MindSphere, смогут переносить в MindSphere и развертывать там ранее разработанные модели SAS. Новые пользователи получат доступ к новым мощным аналитическим возможностям.

Siemens MindSphere – это открытая облачная операционная система Интернета вещей, которая соединяет реальные объекты с цифровым миром посредством открытого подключения. Она позволяет использовать мощные отраслевые интерфейсы и цифровые сервисы. MindSphere также дает возможность широкой экосистеме партнеров разрабатывать и предоставлять новые интерфейсы, которые создают базу для новых бизнес-моделей. Благодаря разнообразным пользовательским интерфейсам, новые приложения могут быть быстро разработаны и встроены в MindSphere самой компанией Siemens, партнерами или непосредственно заинтересованными в этом производителями.

Технологии искусственного интеллекта и аналитики интернета вещей SAS поддерживают различные среды, гибко адаптируются и масштабируются под потребности бизнеса не зависимо от того, нужно ли наладить аналитику непосредственно в источниках данных или узлах IoT или в облаке, в процессе работы предприятия или во время регламентной остановки.

С помощью аналитических решений SAS в рамках интернета вещей лидеры бизнеса и технологий могут понимать операционные и поведенческие паттерны машин, разрабатывать быстрые и точные прогнозы, и с большей уверенностью принимать оптимальные решения. При этом в процессе работы сокращается количество перемещений данных, время доступа к ним и затраты на их хранение.

Алгоритмы углубленной аналитики SAS собирают и анализируют большие объемы данных из промышленных систем управления, помогая в автоматическом режиме принимать множество решений, связанных с бесперебойностью операционных и бизнес-процессов. Аналитическая платформа SAS для IoT совместима с моделями и приложениями на открытом исходном коде, что позволяет дата-сайентистам работать с выбранными и привычными языками, полагаясь на адаптивность и открытость SAS. Существенным образом изменив подходы к обработке данных и извлечению информации, предприятия смогут увидеть закономерности и тенденции, о которых они никогда бы не узнали при другом раскладе.



Взгляд месяца

Почему идея внутренней разработки себя не оправдала

Александр Глазков

председатель совета директоров, «Диасофт»

Профиль месяца

Искусственный интеллект стал полумифическим понятием

Сергей Поляков

ИТ-директор Альфа-Банка