电信交叉销售增加忠诚度和收入

人力资源（人力资源）是任务招聘最佳人才，并在薪资，绩效和许多其他职责最大的同时在最前沿保持文化。如果您可以节省时间，在您的人力资本领先于曲线以满足您组织的业务目标时，您会省时间如何完成这些任务？

机器学习技术利用安装在生产设备以及PLC，SCADA和其他来源的传感器中的历史和实时数据可以准确地造成整个机器和/或关键部件的潜在故障，然后才能导致停机时间。

机器学习（ML）和流处理技术是剩余使用寿命（RUL）分析的强大解决方案。制造商可以使用传感器产生的大量数据，结合成品的人体检查，以培训ML算法。然后，当工具接近其生命结束时，ML工具可以主动警告操作员，使其能够安排更换的方便时间。流处理算法还可以处理由任何数量的生产机器生成的所有传感器数据，以与历史数据为单位的比较，并提高ML算法的准确性。此解决方案传单解释了ML工具的智能选择和应用与清洁的可用性相结合，有助于制造商优化其维护和佩戴部件更换时间表。

大多数制造商必须处理与各种产品和组件相关的大量保修索赔。消费品制造商每年索赔的体积可以很容易地运行到数百万美元。索赔数据中的模式可能表示新出现的质量或设计问题;因此，识别和优先考虑需要高优先级响应的问题对于提高质量并降低索赔的财务影响至关重要。此解决方案传单传单高级数据分析工具使团队能够清除和组织任何存储库和应用机器学习技术的数据，以确定新兴的质量或设计问题。

使用传感器数据识别机器部件中的异常行为或模式可以防止小故障造成重大操作问题。

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制造产品的持续成功令人统称至关重要。尽早检测设计缺陷，原料问题，建立问题，质量控制缺口，促进了持续的产品改进，增加可靠性和性能，并允许公司保持对产品品牌的强烈声誉。

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。

它没有行业秘密，仍然减少了保留现有客户的成本，而不是获得新的客户。

通过识别隐藏的异常并提供下一级监测和维护制造资产的洞察力来提高车间效率。探索Altair如何使企业能够利用整个完整数据生命周期的运营数据 - 从车间到顶层 - 具有综合自助式数据分析和机器学习平台的价值增加和降低风险。

Knowledge Studio Text Analytics附加组件是业界首个将可视文本发现和情感分析与预测分析功能相结合的应用程序。它提供了无与伦比的客户见解，以支持客户体验管理的声音。

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。

知识工作室预测分析软件使用户能够在创建复杂统计模型时有效地查找大量不同数据源的洞察，并在创建复杂的统计模型时常常遇到复杂性。

Altair专业服务为我们的客户提供价格合理、回报高的选择，这些客户正努力在整个企业中培养更好的数据智能。Altair专业服务团队配备了经验丰富的数据科学家和分析专家，帮助您选择、部署和管理最适合您的组织的解决方案。无论您是寻求轻度辅导服务，还是全面外包，我们的团队都可以为您提供帮助–我们希望成为您值得信赖的顾问。我们希望我们的客户能够得到培训，使他们能够得到最牛郎星的解决方案。因此，我们以灵活的形式提供广泛的培训选项，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。

Apache Spark知识工作室™ 是独一无二的，因为它允许用户向上、向宽和向下扩展。它不仅利用了apachespark对具有大量记录的数据集进行操作的能力，还能够对具有数千列的数据集生成改进的SparkSQL查询。此外，Knowledge Studio for Apache Spark还提供了在数据集非常小的情况下通过避免并行化的开销来缩小规模的能力。

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。

该解决方案传单探讨了优化服务包以提高盈利能力，客户忠诚度和提高销售以及使优化过程更有效的方法和技术的好处。