Porównanie algorytmów TensorFlow, XGBoost, LightGBM i CatBoost w wykrywaniu awarii w systemach MES. Praktyczne zastosowania, analiza danych czasowych i tabelarycznych oraz wydajność pod kątem szybkości i zasobów obliczeniowych.
Praktyczne wykorzystanie algorytmów XGBoost, LightGBM i CatBoost w systemach MES do wykrywania awarii. Opis metod analizy danych, klasyfikacji stanów maszyn (produkcja, awaria, postój planowany i nieplanowany) oraz implementacji powiadomień w czasie rzeczywistym, minimalizujących przestoje.
Projekt Ollama to otwarte, bezpłatne oprogramowanie umożliwiające uruchamianie lokalnych modeli AI typu LLM (duże modele językowe) na własnym komputerze lub serwerze. Dzięki niskim wymaganiom sprzętowym, oprogramowanie to jest dostępne dla średnich i małych firm, oferując dostęp do 93 modeli AI bez większych ograniczeń.
W dzisiejszych czasach dynamiczny rozwój technologii i rosnące wymagania rynkowe sprawiają, że efektywne zarządzanie produkcją jest kluczowe dla sukcesu firm. Systemy takie jak Omnimes oferują zaawansowane narzędzia do optymalizacji procesów, w tym wizualizację danych, która wspomaga analizę i podejmowanie decyzji.
Dowiedz się, jak krok po kroku zintegrować API GPT-4 z aplikacją webową, aby wykorzystać zaawansowane funkcje analizy danych. Przykład w Pythonie i Flasku, oraz ustawienia i bezpieczeństwo danych.
Porównanie protokołów komunikacyjnych Sparkplug B i OPC UA w kontekście przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT). Dowiedz się o ich architekturze, formatach danych, bezpieczeństwie oraz zastosowaniach. Odkryj, który protokół lepiej spełni wymagania Twojego projektu automatyki przemysłowej.
Porównanie protokołów komunikacyjnych MQTT i Sparkplug B w kontekście przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT). Dowiedz się o ich zaletach, różnicach, jakości usług (QoS) oraz retencyjności wiadomości. Odkryj, który protokół lepiej spełnia wymagania Twojego projektu IoT.