Fonctionnalités de Plutoshift

Outil statistique (3)

Modelage: Offre des capacités de modélisation
Visualisations de données: Crée des visualisations de données ou des graphiques Les 10 évaluateurs de Plutoshift ont donné leur avis sur cette fonctionnalité
Génération de rapports: Génère des rapports sur les performances des données Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 10 avis. Plutoshift
Unification des données: Basé sur 10 Plutoshift avis. Unifie l’information sur une plate-forme unique

Agrégation: Consolidation des informations de fabrication provenant de sources multiples
Modèles de données: Structurer les données à l’aide de hiérarchies pour faciliter leur utilisation et leur gestion
Propagation: Possibilité de transférer des données entre les systèmes d’atelier et les produits logiciels
Collecte de données: Fournir des fonctionnalités pour la collecte manuelle et automatisée de données
Nettoyage: Informations de fabrication de processus pour éliminer les erreurs et les données dupliquées

Indicateurs de performance clés: Inclure des KPI standard pour surveiller la qualité de fabrication
Temps réel: Fournir des données en temps réel sur les opérations et les processus de fabrication.
Tableaux: Les tableaux de bord personnalisables affichent les KPI et les métriques en temps réel
Requêtes: Exécutez des requêtes détaillées pour la recherche, le tri et l’analyse des données.
Tableaux: Créez des tableaux de bord personnalisés pour observer et interagir avec les données.
Visualisations: Contient des outils permettant de visualiser des ensembles de données ou des workflows.
Idées: Offre des informations exploitables ou des résultats pertinents à partir d’ensembles de données non structurées.

Flexibilité linguistique: Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.
Flexibilité du cadre: Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.
Gestion des versions: Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.
Facilité de déploiement: Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.
Évolutivité: Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.
Flexibilité linguistique: Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.
Flexibilité du cadre: Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.
Gestion des versions: Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.
Facilité de déploiement: Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.
Évolutivité: Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Catalogage: Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.
Surveillance: Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.
Gouvernant: Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.
Registre des modèles: Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.
Catalogage: Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.
Surveillance: Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.
Gouvernant: Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Performances de l’appareil: Suivez les performances individuelles des appareils connectés.
Performance opérationnelle: Découvrez les performances opérationnelles globales à partir des observations des appareils.
Conditions environnementales: Faire des observations sur les conditions environnementales et de travail.
Utilisation des ressources: Mesurer l’utilisation et/ou la demande de diverses ressources.