使用Altair知识工作室预测分析和机器学习简介

几个OEM目前由于产品生命周期跨越模型的不良整合而面临信息筒仓的挑战。此外，节目之间的模型和各种工程学科的建模成熟度变化的重用有限的重复使用导致缺乏可追溯性。在这简短的演示中，我们将研究解决方案和工作流程，该解决方案和工作流程利用系统模型作为通信的共同语言，同时促进各种类型的实时仪表板和可视化，以帮助理解和优化整个机电系统性能。

在2021年5月在ATCX重型设备上提出。

扬声器：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

银行和信用工会如何使用数据自动化和预测分析来重新评估由于Covid相关的失业率？加入Altair Bank和Credit Union团队主任Dylan Tancill，在最近举行的第5届年度基金虚拟峰会2020年举行的热闹讨论。

Genworth全球抵押贷款保险（GMI）概述了与Altair知识工作室和文本挖掘的机器学习之旅。

James R. Scapa为Altair主席和首席执行官带来了超过35年的工程经验，他是自1985年公司成立以来他举行的标题。通过Scapa的领导，该公司现在是一家提供软件的全球技术公司和云解决方案在产品开发，高性能计算（HPC）和数据分析中。今天，该公司拥有3000多名工程师，科学家和创造者，在25个国家拥有超过86个办事处。全球超过11,000名客户，Altair软件使客户能够提高产品性能，压缩开发时间并降低成本。Scapa赢得了哥伦比亚大学机械工程学士学位，以及密歇根大学的工商管理学位硕士学位。

探索五个关键领域要投资，以便与数据进行更智能的决策。

Altair Solver技术有助于释放创造性思维的无限潜力。我们通过我们的技术来激励和赋予人们解决最大的工程挑战。2020软件释放进一步前进，从概念到跨越多学科的概念进行仿真和优化的前瞻性技术，包括结构，流体，热管理，电磁和电子产品。对于我们的多物理求解器组合进行了主要的补充，我们更接近能够可靠地预测设计性能。

ML和AI正在在使用范围和应用范围内经历革命。bob电竞官方ML模型开发过程中的常见和频繁步骤是使用数据来提取关于正在建模和优化的过程的见解。但是，基于数据的见解通常可能显示不真实的趋势和关系。

探索Altair的自助式数据分析平台如何使人们所有技能级别访问，生成和使用智能数据以使富有洞察力的，知情的决策。我们将通过我们的解决方案专家加入，看看如何轻松转换不同联邦政府数据集，包括维护分析数据，会计数据和刑事侦查数据，以及自动化的业务流程。

在介绍课上构建，本次会议将在特定的建模示例中将与会者携带，例如如何验证这些模型，最后分析和测试这些模型。

演示文稿将经历一个智能工厂的场景（沿着行业4.0倡议的行业），制药公司内的化学过程产生了对生产药物的产生至关重要的物质。

“Altair通过应用仿真，机器学习和整个产品生命周期优化来改造设计和决策”。我们设想并成熟我们的平台，以提供帮助我们客户通过数字转型之旅来实现业务转型的帮助。

Altair Data Analytics通过智能数据准备和预测分析帮助智能界实现和简化高级互操作性，允许安全分析师快速访问，清洁和转换从不同源中的困难数据到杠杆式共享资产，以获得有效的报告。在最近举行的智能分析虚拟峰会的20分钟会议期间，我们讨论了如何利用数据准备和预测分析，以自动化与访问和协调数据相关的重复，错误的进程，消除手动工作和培养智能决策- 在董事会上制作。