Pri umetni inteligenci v proizvodnji se pojavi ključni izziv: nestacionarnost podatkov, ki ogrožajo učinkovitost in zanesljivost algoritmov.
ML cube Platform ga obravnava tako, da zagotavlja proaktivno zaznavanje sprememb podatkov in pogojev delovanja, ki bi lahko poslabšale natančnost modela in lahko povzročile težave pri proizvodnji.
Razvijalcem umetne inteligence pomaga izboljšati zanesljivost svojih sistemov umetne inteligence, nameščenih na Siemens Industrial Edge.
Nenehno spremlja zmogljivost modela, vhode, meritve slik in izhode v realnem času ter ustvarja opozorila o nepravilnostih ali poslabšanju, da se zagotovi zanesljivost in hiter odziv.
Prepozna in pojasni, zakaj pride do premikov, tako da poudarja, katere funkcije slike ali segmente podatkov so se spremenile, kar skupinam pomaga hitro razumeti in odpraviti temeljne vzroke.
Podatke združuje v razvijajoče se grozde na podlagi vzorcev, kar omogoča zaznavanje premikov v podatkovnih segmentih in odkrivanje skritih sprememb, ki vplivajo na delovanje modela.
ML cube Platform je spremljala vhodne slike in pravilno prepoznala nepričakovan premik sezonskosti, ki je povzročal poslabšanje zmogljivosti modela. Dinamični moduli za razlago v združevanje in premik so uporabniku omogočili razumevanje vira premika.
ML cube Platform spremljala vhodne slike in napoved nalepke ter pravilno prepoznala premik zaradi sprememb svetlobnega stanja okolja. Segmentirano spremljanje je omogočilo prepoznavanje težav v določenih proizvodnih linijah, kar pomaga razumeti, kje so napake najverjetnejše.