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ThingWorx Analytics Download | Developer Portal : ThingWorx

無料トライアルの概要

これらのガイドを使用すると、すばやくスピードアップできます。

Key Benefits

分析プロセスの自動化

統計分析や複雑な数学で経験する必要はありません。 ThingWorx Analyticsで使用されるAIおよび機械学習技術は、IIoTアプリケーションのデータ駆動型の分析を作成する際の複雑な分析プロセスの多くを自動化します。

デジタルシミュレーション

デジタル世界の物理製品の動作をシミュレートし、ソリューションにシミュレーションモデルを組み込みます。製品が現実世界で動作している間に、これらのモデルの知識を活用してください。

予測モデリングと採点

予測分析アルゴリズムと機械学習技術を使用して、ThingWorx Analyticsは接続されたデバイスのデータを分析してデータのパターンを見つけ、予測モデルを生成します。 IoTソリューションの予測モデルは、予測される将来の成果についての予測を行い、ビジネスプロセスを最適化できます。

リアルタイム異常検出

異常検出を使用すると、デバイスからのデータを観察し、標準的な状態を知り、予想された範囲外のデータポイントを監視できます。異常検出出力をIIoTソリューションに簡単に統合してアラートをトリガーし、アプリケーションユーザーがいつ行動を取るべきかを識別できるようにします。

Descriptive Analytics

Descriptive Analytics provides services that perform common statistical calculations and facilitate statistical monitoring versus historical data. The services provided include operations such as Maximum, Mean, Median, Minimum, Mode, Standard Deviation, Threshold Count, Range Count, and Trend Count.

Transform Microservices

The Property Transform microserver provides on-demand transformation services that can be used to derive value from streaming data entering ThingWorx, as opposed to Descriptive Analytics' historical limitation.


コンポーネント

  • 複雑な計算を自動化し、予測、シミュレーション、処方箋を生成します。
  • アナリティクスサーバーでは、学習データを使用して、物事のデータと過去のデータを学習ソースとして活用し、統計学習者の助けを借りずに機械学習を使用して予測モデルを構築し、検証します。
  • 各データセットと予測トピックに使用する最適なアルゴリズムを決定するために洗練された予測モデリングアルゴリズムを採用しています。これらの予測モデルは、ThingPredictorとThingOptimizerが予測、シミュレーションを実行し、推奨事項を決定するために即座に使用できます。
  • モデリングアルゴリズムやテクノロジの専門家チームの必要性を大幅に軽減または排除します。
  • ThingWatcherは、IoTアプリケーションに異常検出機能を構築するために使用できるJava APIです。
  • エッジデバイスからデータをキャプチャするThingWatcherは、通常の状態パターンを自動的に観察して学習し、その結果を使用して規則を設定したり、事前計算を適用したりすることなく、異常を検出するモデルを訓練して生成します。
  • モデルが訓練され、検証されると、ThingWatcherは、モニターされたデバイスからモデルに対して新しいストリーミングデータを採点し、起こりうる異常をリアルタイムで検出します。
  • ThingWatcherは、任意の場所、雲、またはエッジで使用できます。 ThingWatcherをエッジに配置することで、クラウドで処理するのが困難または不可能な高速データのストリームを監視できます。
  • ThingPredictorはThingWorx Analyticsの予測スコア機能を提供します。
  • ThingWorx Analytics Serverで生成された予測モデルまたは同等のPMML(Predictive Model Markup Language)準拠の予測モデル生成ツールを使用して、データセットを調べ、モデルトレーニング中に分析されたレコードとの類似性に基づいて各レコードの結果を予測します。
  • ThingPredictorを使用すると、Thingsを関連する結果ベースの予測(障害発生までの時間、1時間あたりのエラーなど)に登録でき、ThingWorxで動力を与えられたソリューションや経験を通じてコン​​テキストで結果を表示できます。
  • ThingWorx Analytics予測スコアリングには、REST APIサービス、Analytics Builder、またはAnalytics Managerからアクセスできます。
  • ThingOptimizerは、ThingWorx Analyticsの規律的なスコアリング機能と最適化機能を提供し、影響要因を自動的に特定して結果がどのように影響を受けるかを予測するだけでなく、分析プロセスを拡張することができます。
  • アクションを開始する前にアドホック・アウトカム・シミュレーションを実行し、最適な設定を特定して結果を最大化するか、リスクを最小限に抑えます。
  • 予測される成果に関連する重要な要因を特定する。
  • ThingOptimizerは、ThingWorx Analytics Serverまたは同等のPMML準拠の予測モデル生成ツールで生成された予測モデルを使用します。
  • シンプルで直観的なデータとのやりとりのためのユーザーインターフェイスを提供します。
  • 複雑なデータの読み込みを簡単な情報に変換し、高度な分析プロセスを簡素化し、情報をより迅速に解釈するのに役立ちます。
  • サポート、データおよびメタデータのアップロード、予測モデル作成(トレーニングおよびスコアリング)、データ分析(プロファイル、信号)の視覚化、データフィルタリング
  • ThingWorxプラットフォーム内の外部アプリケーションから計算モデルを展開して実行できます。
  • ThingWorxプラットフォームでソリューションを構築しながら、PTCおよびサードパーティのツールを使用して開発された製品ベースの分析モデルを活用します。