شركة سوفتوير أي جي الألمانية تطلق برنامج TrendMiner 2021.R2
أعلنت وحدة TrendMiner التابعة لشركة سوفتوير أي جي الألمانية عن إطلاق برنامج TrendMiner 2021.R2، والذي يعد تطويرا للإصدار السابق من البرنامج القائم على الكمبيوتر اللوحي. ويسمح البرنامج الجديد لكل من خبراء ومستخدمي البرامج التحليلية بإيصال مخرجات نموذج البيانات الخاصة بهم لبقية مسئولي الوحدات التشغيلية للإطلاع عليها وتكوين صورة أفضل حول العمليات التشغيلية. كما سيمكن البرنامج بإصداره الجديد القائم على ميزة كشف الأخطاء المتعددة المتغيرات من التعرف على البيانات التاريخية السابقة واكتشاف الأخطاء في البيانات الجديدة بناء على تلك البيانات، هذا إلى جانب خاصية التكامل الذاتي الخدمة المشتركة مع برنامج webMethods.io – والذي طورته شركة سوفتوير أي جي نفسها – والتي تسمح بدراسة المعلومات التشغيلية المستقاة من تطبيقات أخرى، ودراسة تدفقات العمل في الأنظمة الخارجية باستعمال نموذج اكتشاف الأخطاء المضمن في البرنامج الجديد.
تعميم ميزة تعليم الآلة والذكاء الإصطناعي ونماذج التنبؤ المسبق بالعمليات التشغيلية
يمكن برنامج TrendMiner 2021.R2 خبراء العمليات التشغيلية من تحليل ومراقبة الأداء التشغيلي والتنبؤ المسبق بمستواه باستعمال بيانات السلاسل الزمنية التي تولدها الحساسات، علاوة على مساعدة المهندسين العاملين على البرامج التحليلية على تحسين مستوى العمليات التشغيلية دون اللجوء لخبراء البيانات. باختصار، البرنامج الجديد مكن المهندسين من الإطلاع على علم البيانات وإتقانه.
تم تطوير برنامج TrendMiner 2021.R2 الجديد لتعزيز ميزات الكمبيوتر اللوحي الخاصة بالإصدار السابق والاستفادة منها من خلال استخدام نماذج بيانات مخصصة ضمن محرك تسجيل/ استدلال مضمن وباستعمال أوسمة ( Tags ) خاصة بنموذج تعليم الآلة. وهذه الأوسمة سوف تكون جاهزة ومتاحة لجميع مستخدمي البرنامج للعمل عليها وكأنها أنشئت ضمن أي تطبيق تاريخي أو أي تطبيق بيانات سلاسل زمنية آخر. يمكن تطبيق جميع ميزات برنامج TrendMiner 2021.R2 الحالي لاستخراج آخر بيانات تاريخية وأحدث بيانات، والبحث عن أنماط وقيم جديدة، وإجراء عمليات المراقبة باستعمال أنماط نموذج تعليم الآلة.
وبمناسبة إطلاق البرنامج الجديد، صرح السيد/ نيك فان دام، مدير المنتجات في وحدة TrendMiner بأن علم البيانات التقليدي يعتمد على تمكين خبراء وفرق عمل خبراء البيانات من تحديد المعرفة الخاصة بالأصول والعمليات واستعمال مهاراتهم في مجال البرمجيات والتحليل للوصول إلى صورة أوضح حول ما لديهم من مخزون البيانات. ولكن مع وجود البرنامج الجديد، وبكل ما فيه من ميزات، فقد تخلينا عن الأسلوب القديم المستعمل في تفكيك مخزون البيانات، وإشراك خبير البيانات في العملية بالكامل، وتمكنا بدلا من ذلك من تسهيل إدماج البيانات التي تعدها فرق العمل في أمر مفيد لهم ولغيرهم، والعمل عن كثب مع مستخدمي TrendMiner الآخرين لصياغة البيانات الأولية في إطار تشغيلي معين، ليكون لديهم في النهاية طريقة سهلة لاستخدام المعلومات ضمن الوحدة الإنتاجية، وإتاحة الفرصة للخبراء الآخرين لتكوين صورة حول الواقع التشغيلي بصورة عامة.
ميزة نموذج كشف الأخطاء المتعددة المتغيرات في برنامج TrendMiner
يقدم برنامج TrendMiner 2021.R2 الآن نموذجا فريدا لاكتشاف الأخطاء المتعددة المتغيرات عبر الكمبيوتر اللوحي ووظيفة أوسمة نموذج تعليم الآلة. يمكن لنموذج كشف الأخطاء المضمنة في البرنامج تطبيقه على مجموعة من العمليات التشغيلية الاعتيادية، وبعد أن يقوم النموذج بـ ” استيعاب وفهم ” تلك العمليات، سيكون قادرا على كشف أية أخطاء أو عيوب فنية في أية بيانات تشغيلية جديدة في المستقبل، وهذه العيوب يمكن أن تكون بيانات جديدة، أو بيانات غير مبنية على معطيات محددة مسبقا ( فئة البيانات الشاذة )، أو تسجيل نتيجة شاذة، مع العلم أنه كلما كانت نسبة البيانات الشاذة عالية، كلما كانت نقطة البيانات غريبة وشاذة أيضا.
التكامل الذاتي الخدمة بين مستودعات بيانات مختلفة
تقوم المصانع الحديثة بانشاء كميات هائلة من البيانات التي تتعلق بالعمليات الإنتاجية وتخزينها بصورة مباشرة وغير مباشرة ضمن تطبيقات العمل المخصصة لعمليات تشغيلية معينة. وهذه البيانات المخزنة يمكنها أن تعطي الكثير من التصورات حول تحسين الأداء التشغيلي إن تمكن خبراء العمليات التشغيلية من الوصول إلى تلك البيانات. ومع صدور الإصدار الجديد من برنامج TrendMiner ، والذي يتميز بالتكامل مع برنامج webMethods.io ضمن منصة TrendMiner، فقد بات بإمكان المهندسين الآن إنشاء صيغ تكاملية مع التطبيقات التشغيلية الهامة الأخرى نفسها. وفوق كل ذلك، ضمان التكامل الذاتي الخدمة مع تطبيق webMethods.io للسماح بإنشاء تدفقات العمل عبر التطبيقات التقليدية أو الحلول السحابية. وهذه الميزة يمكن استخدامها على سبيل المثال في التواصل مع زملاء العمل أو إبلاغ رسالة لتقديم طلب صيانة بصورة متزامنة عبر نظام ساب عندما يطلب برنامج TrendMiner ذلك بصورة طارئة.