Fellowmind events@fellowmind.dk https://broadcasts.fellowmind.dk da-dk Visualplatform http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss Fellowmind episodic no https://broadcasts.fellowmind.dk/files/rv2.228/sitelogo.gif https://broadcasts.fellowmind.dk http://broadcasts.fellowmind.dk/dataopsamling-og-maskinlaering-til-2 <p>Få inspiration til hvordan relevant data fra produktionen nemt kan opsamles via IoT sensorer og PLC-integration og til hvordan I kan bruge maskinlæringsværktøjer til at skabe automatiseret indsigt, der kan skabe højere profitabilitet i jeres forretning.</p> <p>Derudover ser vi nærmere på følgende:</p> <p>- Etablering af produktionsperformance KPIer (OEE) samt automatiserede notifikationer omkring det<br /><br /><br /> - Hvordan I kan få gavn af de tilgængelige basale dataanalyseværktøjer i Microsoft Azure, såsom Stream Analytics og Time Series Insights<br /><br /><br /> - Hvordan I kan komme i gang med maskinlæring på jeres produktionsdata og afdække sammenhænge der måske er svære at se ved første øjekast</p> <p>Vi kommer også med inspiration til, hvordan I kan tage de første skridt til at skabe digitale tvillinger af jeres produktions-setup i en Azure cloudløsning, så I kan overvåge og optimere produktionsmiljøet også digitalt.</p><p><a href="http://broadcasts.fellowmind.dk/dataopsamling-og-maskinlaering-til-2"><img src="http://broadcasts.fellowmind.dk/64968555/105366012/460d2216b062768432767182569084ff/standard/download-11-thumbnail.jpg" width="75" height=""/></a></p> http://broadcasts.fellowmind.dk/photo/105366012 Thu, 11 Feb 2021 00:00:00 GMT Dataopsamling og maskinlæring til produktionsoptimering og en bedre bundlinje Få inspiration til hvordan relevant data fra produktionen nemt kan opsamles via IoT sensorer og PLC-integration og til hvordan I kan bruge maskinlæringsværktøjer til at skabe automatiseret indsigt, der kan skabe højere profitabilitet i jeres forretning. Derudover ser vi nærmere på følgende: - Etablering af produktionsperformance KPIer (OEE) samt automatiserede notifikationer omkring det - Hvordan I kan få gavn af de tilgængelige basale dataanalyseværktøjer i Microsoft Azure, såsom Stream Analytics og Time Series Insights - Hvordan I kan komme i gang med maskinlæring på jeres produktionsdata og afdække sammenhænge der måske er svære at se ved første øjekast Vi kommer også med inspiration til, hvordan I kan tage de første skridt til at skabe digitale tvillinger af jeres produktions-setup i en Azure cloudløsning, så I kan overvåge og optimere produktionsmiljøet også digitalt. Få inspiration til hvordan relevant data fra produktionen nemt kan opsamles via IoT sensorer og PLC-integration og til hvordan I kan bruge maskinlæringsværktøjer til at skabe automatiseret indsigt, der kan skabe højere profitabilitet i jeres... Fellowmind 32:47 <p>Få inspiration til hvordan relevant data fra produktionen nemt kan opsamles via IoT sensorer og PLC-integration og til hvordan I kan bruge maskinlæringsværktøjer til at skabe automatiseret indsigt, der kan skabe højere profitabilitet i jeres forretning.</p> <p>Derudover ser vi nærmere på følgende:</p> <p>- Etablering af produktionsperformance KPIer (OEE) samt automatiserede notifikationer omkring det<br /><br /><br /> - Hvordan I kan få gavn af de tilgængelige basale dataanalyseværktøjer i Microsoft Azure, såsom Stream Analytics og Time Series Insights<br /><br /><br /> - Hvordan I kan komme i gang med maskinlæring på jeres produktionsdata og afdække sammenhænge der måske er svære at se ved første øjekast</p> <p>Vi kommer også med inspiration til, hvordan I kan tage de første skridt til at skabe digitale tvillinger af jeres produktions-setup i en Azure cloudløsning, så I kan overvåge og optimere produktionsmiljøet også digitalt.</p><p><a href="http://broadcasts.fellowmind.dk/dataopsamling-og-maskinlaering-til-2"><img src="http://broadcasts.fellowmind.dk/64968555/105366012/460d2216b062768432767182569084ff/standard/download-11-thumbnail.jpg" width="75" height=""/></a></p> Analytics Azure Business Cloud Data fellowmind IoT IT KPI Machine Learning microsoft OEE PLC Stream technology Time Series Insights