推进数据分析策略增加业务价值

由于产品生命周期内模型集成不佳，一些原始设备制造商目前面临着信息孤岛的挑战。此外，程序之间有限的模型重用和跨各种工程规程建模成熟度的变化导致了可追溯性的缺乏。在这个简短的介绍中，我们将着眼于利用系统模型作为公共交流语言的解决方案和工作流，同时促进各种类型的实时仪表盘和可视化，以帮助理解和优化整个机电系统性能。

在2021年5月的ATCx重型设备上展示。

发言人:Keshav Sundaresh，牵牛星智能系统和机电一体化全球总监

期间：20分钟

Anthony Mc Loughlin VP销售数据分析，EMEA呈现如何授权工程来制作数据和AI工作。

Marco Fliesser技术总监数据分析EMEA介绍了“智能工厂中数据分析的价值”。

我们如何能从当前的流程中退一步，并使用新的机器学习工具来改进它们，或者仅仅是巧妙的报告?在本次会议中，我们的内部解决方案专家Alyson Kelley讨论了如何通过以下方式来货币化您当前的流程:—了解当前的数据分析趋势—在您的组织内创建战略联盟—利用与当前供应商的合作关系

银行和信用社如何利用数据自动化和预测分析来重新评估新冠肺炎相关失业带来的风险?加入迪伦·坦吉尔，牵牛星的银行和信用联盟团队的董事，在最近举行的第五届CULYtics虚拟峰会2020上进行热烈的讨论。

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探讨了五个需要投资的关键领域，以便对数据作出更明智的决策。

牵牛星解决技术有助于释放无限的潜力的创造性思维。我们寻求通过我们的技术来激励和授权人们解决最大的工程挑战。2020年的软件发布进一步推进了前瞻性的模拟和优化技术，包括结构、流体、热管理、电磁学和电子学等多个学科，从概念到服务。随着我们的多物理求解器组合的主要添加，我们越来越接近能够可靠地预测设计性能。

你在山上还是在山谷？了解Fauquier Bank如何使用其数据资产来减少费用，提高流程效率，并通过自动化和可重复的数据模型提高数据治理。有几个例子将易于从各种位置带来数据，例如冷库，数据仓库和公司网络。

ML和AI正在经历一场使用和应用规模的革命。bob电竞官方ML模型开发流程中一个常见且频繁的步骤是使用数据来提取关于正在建模和优化的流程的见解。然而，基于数据的见解往往显示不真实的趋势和关系。

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