Seeq utvider støtten for maskinlæring for å demokratisere IT-innovasjon

Et nytt initiativ støtter integrering av maskinlæringsalgoritmer fra open source, tredjepart og kunders datateam i Seeqs applikasjoner.

Seeq Corporation, ledende innen tingenes internett (IIoT) avansert analyseprogramvare for produksjon og industri, kunngjør nå utvidelse av sin virksomhet i integrering av maskinlæringsalgoritmer i Seeq-applikasjoner. Dette vil gjøre det mulig for virksomheter å operasjonalisere sine IT-investeringer, open source og tredjeparts maskinlæringsalgoritmer slik at disse blir lett tilgjengelig for førstelinje-ansatte.

Seeqs kunder omfatter selskaper innen olje og gass, farmasøytisk, kjemisk, energi, gruvedrift, mat og drikke og andre foredlingsindustrier. Investorer i Seeq, som til dagens dato har anskaffet over 100 millioner dollar, omfatter Insight Ventures, Saudi Aramco Energy Ventures, Altira Group, Chevron Technology Ventures og Cisco Investments.

Seeqs strategi for å åpne for maskinlærings-innovasjon sørger for sluttbrukertilgang til algoritmer fra en rekke kilder slik at brukerne ikke tvinges til å basere seg på én enkelt maskinlærings-leverandør eller -plattform. Dette omfatter hele mangfoldet av algoritmer og de ulike algoritme-typene som er tilgjengelige for organisasjoner, inkludert:

-Open source-algoritmer og andre åpne ressurser. For eksempel skal Seeq denne uken publisere to Seeq-utvidelser i GitHub, inkludert algoritmer og arbeidsflyter for korrelasjons- og klyngeanalyse som brukere kan endre og forbedre etter behov.

-Kundeutviklede algoritmer i Seeq Data Lab—eller maskinlærings-plattformer som Microsoft Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, Anaconda og andre—som en del av IT/digitale omstillingsinitiativer.

-Tredjeparts-algoritmer fra programvareleverandører, partnere og akademiske institusjoner. AWSs Lookout for Equipment, Microsoft Azure AutoML, BKO Services’ Pump Prediction og Brigham Young Universitys open-source-tilbud er eksempler på det framvoksende markedet for algoritmer spesifikke for industrien og det vertikale markedet.

Seeq-initiativet griper også fatt i en kritisk “last mile”-utfordring, nemlig å skalere og produksjonssette algoritmer i industrivirksomheter, ved å tilby de ansatte på anlegget IT-innovasjon i brukervennlige applikasjoner: Seeq Workbench for avansert analyse, Organizer for publisering av innsikt og Seeq Data Lab for ad hoc Python-skripting.

Dette kommer i tillegg til Seeqs støtte for de grunnleggende suksesselementene innen maskinlæring. Dette inkluderer tilgang til alle produksjonsdatakilder—historiske, kontekstuelle og produksjonsapplikasjoner—for datarensing og -modellering, støtte for samarbeid og kunnskapsoverføring mellom ansatte, rask iterasjon og å åpne for ytelsesbaserte kontinuerlige forbedrings-arbeidsflyter.

“IT-innovasjon i industrivirksomheter har potensial til å levere et taktskifte i anleggsbærekraft, produktivitet og mål på tilgjengelighet,”, sier Kevin Prouty, VP industrier, IDC Corporation. “Men for å kunne lande denne muligheten må selskapene kunne produksjonssette IT-innovasjoner til førstelinje-ingeniører med ekspertise, data og anleggskontekst til å kunne ta avgjørelser basert på innsikter gitt av disse nye algoritmene.”

Eksempler på kunder som bruker Seeq-applikasjoner for å få tilgang til og integrere IT-innovasjon inkluderer et olje og gass-selskap som produksjonssetter en dyplæringsalgoritme for utslippsprognoser, et farmasøytisk selskap som bruker en ikke-veiledet læringsalgoritme for å offensivt fange opp sensoravvik i sensitive batch-prosesser og en kunde innen kjemisk industri som bruker mønsterlæring for å identifisere underliggende årsaker til prosessers ustabilitet og forlenget syklustid.

“Seeq bygger bro mellom IT-team og deres algoritmer og førstelinje-ansatte i hundrevis av anlegg i hele verden,”, sier Brian Parsonnet, CTO i Seeq Corporation. “Å produksjonssette algoritmer er nå så enkelt som å først registrere dem i Seeq og deretter definere hvilke ansatte som skal ha tilgang til dem i sine Seeq-applikasjoner.”

Seeq lanserte for første gang maskinlæringsfunksjoner i 2017 i Seeq Workbench, og i 2020 ble Seeq Data Lab for Python-skripting samt tilgang til enhver maskinlæringsalgoritme introdusert. Denne støtten for et stort publikum—med pek- og klikk-funksjonalitet for prosessingeniører, low-code-skripting og et programmeringsmiljø for datateknikere som jobber med funksjonalitetsutvikling og datareduksjon—leverer en ende-til-ende-løsning for organisasjoner med ulike nivåer av analytisk raffinement.

Seeq er tilgjengelig over hele verden gjennom et globalt partnernettverk bestående av systemintegratorer som tilbyr opplæring og videresalgsstøtte for Seeq i over 40 land, i tillegg til de direkte salgsorganisasjonene i Nord-Amerika og Europa.

For mer informasjon om Seeq, besøk seeq.com

  Be om mer informasjon…