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已有数据基于AI的模型开发


只要有足够数据就可以建立足够模型!较难的是基于有限的数据量建立高质量模型!本技术可以弥补当前市面的诸多弱点:(1)传统统计方法和离线模型造成 的资源浪费,比如离线模型难以达到高精度,也难以跟踪数据环境变化的趋势;(2)当前的大数据方法对数据数量的要求较高。 本技术可能的应用领域: (1)凡是认为已经采集了足够的数据但是不知道如何利用数据进行智能制造的情形,比如很多企业历经两化贯标或其它努力而采集了足够数据 的;(2)很多行业本身就有大量的数据,比如服装销售数据(依据精准预报的下月销售额以确定本月库存或产量极为重要),金融行业数据,以及互联网上 的在线营销数据,等等。 经过金通近年来一系列较高精度模型项目的挑战,以及几十年来在行业上对现有模型优化的经验,金通已经向行业宣言,只要有质和量都足够 的数据,金通就可以开发出足够高精度和适用范围的模型!数据主要要求包括:(1)待研究目标参数,比如某个缺陷的量值、销售额、产能、综合质量值,等等;(2)影响目标参数 的各个参数的全面数据在数据库中有存储。


金通核心优势---高精度数据模型,具体说来,金通的核心技术优势在于三十年智能建模经验和高精度缺陷模型。金通的智能建模技术,只要有高质量数据,就可以建立高质量模型!具体方法:


(1)数学描述:建立数学模型


(2)物理机理:考虑到建模对象的各类机理


(3)逻辑判断:将多个精度高但使用范围窄的模型(基于软件),整合到一起以实现较宽的适用范围


(4)软件整合:首先完成每套数学/物理模型的智能自学;再把多套模型通过逻辑及软件结合到一起;每套模型就是一套软件,包含上述各项模型、逡辑、数据和自学等级制


因为缺乏智能系统(二级系统),MES(三级系统)与基础自动化(一级系统)无法直接连到一起。必需开发智能系统,才算完整。

后续可以参见一系列基于数据建模的项目案例,在德国、美国、韩国和中国(按时间顺序)的一系列项目。
 
详见基于已有数据的建模


 

 
 

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