Présentation d'Analytics Insights pour les ingénieurs de première ligne

Tulip est un outil permettant aux décideurs de tous niveaux de prendre le pouls de leurs opérations. L'analytique est une partie importante de la compréhension des données issues de vos processus. Nous introduisons Analytics Insights pour garantir que les ingénieurs, les opérateurs et les décideurs disposent des données dont ils ont besoin pour soutenir leurs décisions dans les environnements de production. Analytics Insights est un ensemble de fonctionnalités de Tulip qui s'appuient sur les connaissances de première ligne et l'apprentissage automatique pour permettre la détection des aberrations, la prévision accessible et les alertes.

Ces fonctionnalités abaissent la barrière d'entrée pour la création d'aperçus significatifs au-delà de la visualisation des données et le déploiement de l'apprentissage automatique en première ligne.

Analytics Insights sont de nouvelles capacités au sein de la plateforme qui fournissent plus de données aux utilisateurs que la simple visualisation. Les premiers Analytics Insights disponibles pour les utilisateurs sont les couches. Les couches peuvent être ajoutées aux graphiques de séries chronologiques existants. Ils permettent aux ingénieurs de tirer rapidement des conclusions et de réduire le besoin d'outils de BI externes et d'étapes de traitement des données en fournissant un apprentissage automatique avancé dans une plateforme conçue pour les opérations. Tulip est la première plateforme conçue pour les opérations de première ligne à offrir ces capacités sans nécessiter de code.

Démarrez avec Layers et Insights dans Tulip →

Grâce à la couche de carte de contrôle, les ingénieurs peuvent identifier les valeurs aberrantes et les changements importants dans la production. Pour configurer la carte de contrôle, les utilisateurs peuvent saisir les limites de la carte de contrôle.

Dans les prochains mois, la couche de cartes de contrôle sera mise à jour avec une option de calcul automatique des limites qui utilise l'apprentissage automatique pour rationaliser la détection des valeurs aberrantes.

Commencez à utiliser les cartes de contrôle dans Tulip → 1.

Des alertes peuvent être mises en place en un clic, pour surveiller les processus hors contrôle sur la base des données des cartes de contrôle. Tulip vérifiera automatiquement les données et notifiera les utilisateurs sélectionnés si des valeurs aberrantes sont détectées.

Une autre couche qui est maintenant disponible dans Analytics est la couche de prévision. Cette couche utilise l'apprentissage automatique pour identifier les tendances dans les données de production. Les données de séries temporelles telles que le temps de cycle, les taux de production et le nombre de pièces, de défauts ou d'événements peuvent être utilisées dans les prévisions. Découvrez les problèmes avant qu'ils ne se produisent, car les changements et les tendances sont visualisés.

Les prévisions s'effectuent en un clic, mais peuvent être configurées pour refléter la saisonnalité, les schémas de programmation et les paramètres d'estimation, sans aucun codage. L'interface sans code de Tulipdonne aux ingénieurs le pouvoir sur leurs données et apporte l'apprentissage automatique dans leur boîte à outils, sans aucune étape supplémentaire de traitement des données.

Commencez avec les prévisions dans Tulip →

Tulip vous permet d'obtenir des informations exploitables à partir de vos données et de les intégrer dans vos opérations quotidiennes sans avoir besoin d'un spécialiste des données ou d'un outil de BI externe.

Ces fonctionnalités d'Analytics Insights sont disponibles dès maintenant pour tous les clients de Tulip. Analytics Insights peut être utilisé sur des données basées sur des tableaux et des séries temporelles dans Tulip. L'équipe de Tulip apportera Insights aux données des machines au cours des prochains mois.

De nouvelles fonctionnalités dans Analytics continueront d'arriver pour créer une nouvelle et puissante expérience analytique. En plus d'un plus grand nombre de fonctions d'alerte et d'apprentissage automatique sur la plateforme, les utilisateurs verront bientôt une nouvelle expérience graphique pour une meilleure visualisation des données.