La solution Melsoft MaiLab de Mitsubishi Electric aide les entreprises à améliorer leur productivité

Le 22/02/2023 à 11:48

Cet outil, centré sur l’opérateur, tire parti de l’IA pour optimiser automatiquement les opérations tout en maximisant la surveillance, la visibilité et le diagnostic des équipements.

Melsoft MaiLab (Mitsubishi Electric AI Laboratory) agit comme un scientifique virtuel dédié aux données d’Intelligence Artificielle aidant les entreprises à surmonter les défis que pose l’usine intelligente.

Cette solution fonde les recommandations et les actions sur l'intelligence dérivée des données en direct et historiques, sans que les utilisateurs aient besoin d'une quelconque expertise spécialisée. En effet, la plateforme utilise Machine Learning, l’outil d’apprentissage automatique, un sous-domaine de l'IA, pour automatiser la collecte de données à travers une variété de systèmes, la création de modèles prédictifs, l'analyse et l'exploitation de grands volumes de données. En conséquence, le logiciel MaiLab de Melsoft supprime les barrières pour les applications de l'industrie 4.0 pilotées par l'analyse avancée des données. Il permet de rationaliser la mise en œuvre de stratégies visant à améliorer la production avec un retour sur investissement (ROI) rapide.

La facilité d'utilisation commence dès l'installation, puisque la plateforme est accessible dans un environnement qui s’appuie sur un navigateur ne nécessitant aucun logiciel supplémentaire. Elle peut fonctionner sur n'importe quel PC industriel, y compris la solution d'informatique périphérique (edge computing) MELIPC de Mitsubishi Electric.

Une fois installé, le MaiLab de Melsoft présente une interface utilisateur intuitive avec des visualisations claires basées sur le Web. Pour accompagner au mieux les utilisateurs sans connaissances approfondies en programmation, un guide est fourni étape par étape. En outre, le logiciel aide les utilisateurs à comprendre ce que les données suggèrent tout en les soutenant dans toutes les phases d'un projet d'analyse de données. Pour ce faire, les ensembles de données sont traités et les modèles d'analyse créés en fonction des objectifs finaux sélectionnés par les opérateurs.

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