La piattaforma di SELF AI che consente a tutti, dagli executive agli operatori sul campo, di creare gestire ed interpretare i modelli di Intelligenza Artificiale sfruttando la propria competenza di dominio
AUTOMATIZZARE
Il processo di creazione dei modelli di AI, riducendo il lavoro manuale.
MONITORARE E MIGLIORARE
I modelli in esecuzione per ottimizzare la loro performance.
SCALARE
I modelli su tutti i tuoi asset industrializzandoli.
Oggi i Data Scientists impiegano il 70% del loro tempo per il pre-processing e la pulizia del dato. Rebecca AI semplifica ed accelera il processo di creazione dei modelli di AI. In questo modo i Data Scientists saranno in grado di creare modelli ed industrializzarli con poco lavoro manuale.
Per i Model Operators
I Model Operators, figura emergente, hanno il compito di gestire i modelli di AI una volta industrializzati. Con ModelOps di Rebecca AI potranno governare e monitorare i modelli in esecuzione sugli asset, ricevere alert in caso di eventuali anomalie e garantire modelli di AI sempre al massimo della loro performance.
Per i Business Analysts
Rebecca AI aiuta i Business Analyst a concentrarsi sulle attività di valore, riducendo il tempo che dedicano alla preparazione dei dati per l’analisi e mettendo direttamente a loro diposizione modelli di AI e dashboards. In questo modo, i BA saranno in grado di raccogliere le informazioni di AI direttamente in rappresentazioni grafiche e presentarne i risultati.
Per i Software Engineers
Uno dei problemi principali dei progetti di AI è che molto spesso non vengono industrializzati e non determinano un ritorno sull’investimento. Rebecca AI consente di mettere in produzione i modelli realizzati e di scalarli a tutta l’impresa. La piattaforma si integra facilmente con tutti i sistemi in uso quotidianamente da Software Engineers permettendo a tutti di utilizzarla.
Per gli End Users
L’ End User è un esperto del campo con una competenza di dominio molto forte e nessuna conoscenza di AI. Rebecca AI consente all’utente finale, con le sue dashboard, di analizzare i dati raccolti sulle principali variabili di processo, prevedere fenomeni specifici e sfruttare la sua competenza di dominio per intraprendere azioni correttive in caso di anomalie.
All’interno di un piano che punti a migliorare le prestazioni energetiche di un’attività, non è necessario solamente sapere quanto si consuma come valore assoluto. Questi dati,
Per comprendere come l’Asset Manager può influire sull’Overall Equipment Effectiveness con il suo lavoro, è necessario comprendere in primo luogo quali sono i suoi