Skip to main content
Deze pagina wordt weergegeven met behulp van automatische vertaling. In plaats daarvan in het Engels bekijken?

ML cube Platform wordt aangedreven door ML cube

ML cube helpt bedrijven bij de digitale transformatie door AI-oplossingen op maat te ontwikkelen met hoge prestaties die in de loop van de tijd betrouwbaar zijn. Het biedt oplossingen voor uitdagingen op het gebied van datadrift door een product te leveren dat de kwaliteit van elke op AI gebaseerde oplossing voor de eindgebruikers garandeert.

Ontdek ML cube

Waarom ML cube Platform?

Bij AI in de productie doet zich een cruciale uitdaging voor: niet-stationariteit van gegevens, wat de effectiviteit en betrouwbaarheid van algoritmen in gevaar brengt.
Het ML cube Platform lost dit op door proactief veranderingen in gegevens en bedrijfsomstandigheden te detecteren die de nauwkeurigheid van het model kunnen verminderen en mogelijk tot productieproblemen kunnen leiden.
Het helpt AI-ontwikkelaars om de betrouwbaarheid te verbeteren van hun AI-systemen die worden ingezet op Siemens Industrial Edge.

ML cube Platform

Voordelen

  • Het ML cube Platform biedt inzicht in de prestaties, gegevens en het gedrag van modellen tijdens de productie, waardoor afwijkingen vroegtijdig kunnen worden opgespoord en transparantie en betrouwbaarheid worden gegarandeerd.
  • Het ML cube Platform versnelt de analyse van de hoofdoorzaken door prestatiedalingen te koppelen aan gegevens-, model- of systeemwijzigingen, waardoor de tijd voor foutopsporing wordt verkort.
  • Maakt proactieve reacties mogelijk op datadrift, zoals het omscholen van modellen of het aanpassen van datapijplijnen, waardoor blijvende nauwkeurigheid en prestaties worden gegarandeerd.

Uitgelichte mogelijkheden

Toepassingen uit de echte wereld

Select...
Classificatie van vruchtdefecten

Identificatie van vruchtdefecten

Het ML cube Platform controleerde de invoerbeelden en identificeerde correct een onverwachte seizoensafwijking, die leidde tot een verslechtering van de prestaties van het model. Dankzij de modules voor dynamische clustering en driftuitleg kon de gebruiker de oorzaak van de drift begrijpen.