Mit Trendminer analysieren, überwachen und prognostizieren Ingenieure und Schichtmitarbeiter in der Prozessindustrie die operative Leistung mithilfe sensorgenerierter Zeitreihendaten. Mit dem Release 2021.R1 macht Trendminer den nächsten Schritt und integriert Notebook-Funktionalität in die Software, sodass Anwender problemlos von einer Trendminer-Datensicht in eine codebasierten Daten-Science-Umgebung wechseln können.
Mithilfe von Data-Science-Libraries ihrer Wahl (beispielsweise Pandas, NumPy, SciPy, SciKit-Learn etc.) erstellen Ingenieure selbst benutzerdefinierte Skripte für erweiterte statistische Analysen und bauen mit AutoML-Funktionen Machine-Learning-Modelle, die es ihnen bspw. ermöglichen, Anomalien zu erkennen.
Darüber hinaus können sie die resultierenden Notebook-Visualisierungen als Dashboard-Kacheln in Trendminer Dashhub anzeigen. Erstellt werden die Notebook-Visualisierungen ebenfalls mit Libraries ihrer Wahl, etwa Matplotlib, Plotly oder Seaborn.
Software AG, Darmstadt
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