强大的客户智能

人力资源(HR)的任务是招聘最优秀的人才，保持企业文化的领先地位，同时保持工资、业绩和许多其他职责的领先地位。如果您可以节省完成这些任务的时间，而您的人力资本能够超前于曲线以满足组织的业务目标，那会怎么样?

机器学习技术利用安装在生产设备上的传感器以及plc、SCADA和其他来源的历史和实时数据，可以在整机和/或关键部件可能导致停机前准确地标记出潜在故障。

机器学习（ML）和流处理技术是剩余使用寿命（RUL）分析的有力解决方案。制造商可以利用传感器产生的大量数据，结合人类对成品的检查来训练ML算法。当工具接近使用寿命时，ML工具可以主动提醒操作员，使他们能够在方便的时间安排更换。流处理算法还可以处理任意数量的生产机器生成的所有传感器数据，与历史数据进行动态比较，提高ML算法的精度。此解决方案传单解释了如何智能选择和应用ML工具，并结合可用的干净、受管理的数据集，帮助制造商优化其维护和磨损零件更换计划。

大多数制造商必须处理大量与各种产品和部件相关的保修索赔。消费品制造商每年的索赔量很容易达到数百万。索赔数据中的模式可能表明出现质量或设计问题;因此，查明需要作出高度优先反应的问题并确定其优先次序对于提高质量和减少索赔的财务影响至关重要。该解决方案展示了先进的数据分析工具如何帮助团队从任何一组存储库中清理和组织数据，并应用机器学习技术来识别出现的质量或设计问题。

使用传感器数据识别机器部件的异常行为或模式可以防止小故障产生重大操作问题。

预测性维护提供了一种主动预防性的解决方案，用于监测设备健康状况和预测故障。它使企业能够避免机器故障和计划外停机，提高设备和生产线生产率，降低维护成本（包括硬组件更换成本和相关人员时间），并提高产品质量。

根本原因分析对于任何生产产品的持续成功都是至关重要的。尽早发现设计缺陷、原材料问题、制造问题和质量控制缺陷可以促进产品的持续改进，提高可靠性和性能，并使公司保持产品品牌的良好声誉。

Altair数据分析使政府机构和所有技能级别的人员都能够访问、生成和使用智能数据，从而做出有见地、知情的决策。

对于电信供应商来说，通过提高用户忠诚度来增加每用户年收益是一个巨大的机会

留住现有客户的成本要低于收购新客户，这不是行业秘密。

通过识别隐藏的异常，并为制造资产的下一级监控和维护提供见解，提高车间效率。探索Altair如何通过全面的自助数据分析和机器学习平台，使企业能够在整个数据生命周期内利用运营数据——从车间到顶层——增加价值，降低风险。

Altair Knowledge Studio是解决Python编码难题的最佳解决方案。数据科学家可以依靠牛郎星高效地建立强大而有见地的预测模型，从而做出更好的商业决策。

Knowledge Studio预测分析软件使用户能够从大量不同的数据源中有效地找到见解，并消除创建复杂的统计模型时经常遇到的复杂性。

Altair专业服务为我们的客户提供负担得起的、高回报的选择，他们正努力在整个企业中培养更好的数据智能。Altair专业服务团队由经验丰富的数据科学家和分析专家组成，帮助您选择、部署和管理最适合您的组织的解决方案。无论您是寻找轻度辅导服务，还是全面外包，我们的团队都可以帮助您——我们希望成为您可信赖的顾问。我们希望我们的客户能够接受培训，并能够从Altair的解决方案中获得最大的好处。因此，我们提供了一系列灵活的培训选择，以匹配任何学习风格。

Python代码节点允许用户将Python例程中的数据带入knowledgestudio进行进一步建模。用户还可以使用此节点以本机方式编写Python脚本。Python中可用的所有数据操作函数和数据挖掘算法都可以在knowledgestudio中使用。这样就不需要使用其他工具来利用Python作为现有knowledgestudio模型的一部分，或者用于新的预测模型。

面向Apache Spark™的Knowledge Studio是独特的，因为它允许用户扩展、扩展范围和缩小规模。它不仅利用了Apache Spark对具有大量记录的数据集进行操作的能力，还能够在具有数千列的数据集上生成改进的SparkSQL查询。此外，在数据集非常小的情况下，Knowledge Studio for Apache Spark通过避免并行化的开销，提供了缩小规模的能力。

数据科学家和商业分析师使用Altair从他们的数据中产生可操作的洞察力。Knowledge Studio是一个市场领先的易于使用的机器学习和预测分析解决方案，它可以在快速生成可解释结果的同时快速可视化数据，而无需一行代码。

Knowledge Studio的决策树提供了对建模中使用的变量进行细分、分析、识别和应用业务处理的能力。

预测性分析通常被定义为利用从数据分析中学习的技术来预测人们或流程的未来行为，从而推动更好的决策制定。为了有效地部署涉及多种产品和分销渠道的大规模运营，预测分析对结果进行了概率分析。

延长保修期、服务合同、保修期外维修服务费和其他服务包会影响客户对其他产品的响应，并缓解生产质量问题。它们还可以帮助调整需求，使之与公司的服务交付能力相匹配。决定如何对服务产品进行最佳包装和定价，有助于将对制造商来说可能无利可图的需求转化为重要的收入来源。

本解决方案传单探讨了优化服务包的好处，以提高盈利能力、客户忠诚度和增加销售，以及使优化过程更有效的方法和技术。