Brukerne tvinges ikke til å basere seg på én enkelt maskinlærings-leverandør
Seeq utvider støtten for maskinlæring for å demokratisere IT-innovasjon
Seeq Corporation, ledende innen tingenes internett (IIoT) avansert analyseprogramvare for produksjon og industri, kunngjør nå utvidelse av sin virksomhet i integrering av maskinlæringsalgoritmer i Seeq-applikasjoner. Dette vil gjøre det mulig for virksomheter å operasjonalisere sine IT-investeringer, open source og tredjeparts maskinlæringsalgoritmer slik at disse blir lett tilgjengelig for førstelinje-ansatte.
Seeqs kunder omfatter selskaper innen olje og gass, farmasøytisk, kjemisk, energi, gruvedrift, mat og drikke og andre foredlingsindustrier. Investorer i Seeq, som til dagens dato har anskaffet over 100 millioner dollar, omfatter Insight Ventures, Saudi Aramco Energy Ventures, Altira Group, Chevron Technology Ventures og Cisco Investments.
Seeqs strategi for å åpne for maskinlærings-innovasjon sørger for sluttbrukertilgang til algoritmer fra en rekke kilder slik at brukerne ikke tvinges til å basere seg på én enkelt maskinlærings-leverandør eller -plattform. Dette omfatter hele mangfoldet av algoritmer og de ulike algoritme-typene som er tilgjengelige for organisasjoner, inkludert:
-Open source-algoritmer og andre åpne ressurser. For eksempel skal Seeq denne uken publisere to Seeq-utvidelser i GitHub, inkludert algoritmer og arbeidsflyter for korrelasjons- og klyngeanalyse som brukere kan endre og forbedre etter behov.
-Kundeutviklede algoritmer i Seeq Data Lab—eller maskinlærings-plattformer som Microsoft Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, Anaconda og andre—som en del av IT/digitale omstillingsinitiativer.
-Tredjeparts-algoritmer fra programvareleverandører, partnere og akademiske institusjoner. AWSs Lookout for Equipment, Microsoft Azure AutoML, BKO Services’ Pump Prediction og Brigham Young Universitys open-source-tilbud er eksempler på det framvoksende markedet for algoritmer spesifikke for industrien og det vertikale markedet.
Seeq-initiativet griper også fatt i en kritisk “last mile”-utfordring, nemlig å skalere og produksjonssette algoritmer i industrivirksomheter, ved å tilby de ansatte på anlegget IT-innovasjon i brukervennlige applikasjoner: Seeq Workbench for avansert analyse, Organizer for publisering av innsikt og Seeq Data Lab for ad hoc Python-skripting.
Dette kommer i tillegg til Seeqs støtte for de grunnleggende suksesselementene innen maskinlæring. Dette inkluderer tilgang til alle produksjonsdatakilder—historiske, kontekstuelle og produksjonsapplikasjoner—for datarensing og -modellering, støtte for samarbeid og kunnskapsoverføring mellom ansatte, rask iterasjon og å åpne for ytelsesbaserte kontinuerlige forbedrings-arbeidsflyter.
Seeq Corporation, ledende innen tingenes internett (IIoT) avansert analyseprogramvare for produksjon og industri, kunngjør nå utvidelse av sin virksomhet i integrering av maskinlæringsalgoritmer i Seeq-applikasjoner. Dette vil gjøre det mulig for virksomheter å operasjonalisere sine IT-investeringer, open source og tredjeparts maskinlæringsalgoritmer slik at disse blir lett tilgjengelig for førstelinje-ansatte.
Seeqs kunder omfatter selskaper innen olje og gass, farmasøytisk, kjemisk, energi, gruvedrift, mat og drikke og andre foredlingsindustrier. Investorer i Seeq, som til dagens dato har anskaffet over 100 millioner dollar, omfatter Insight Ventures, Saudi Aramco Energy Ventures, Altira Group, Chevron Technology Ventures og Cisco Investments.
Seeqs strategi for å åpne for maskinlærings-innovasjon sørger for sluttbrukertilgang til algoritmer fra en rekke kilder slik at brukerne ikke tvinges til å basere seg på én enkelt maskinlærings-leverandør eller -plattform. Dette omfatter hele mangfoldet av algoritmer og de ulike algoritme-typene som er tilgjengelige for organisasjoner, inkludert:
-Open source-algoritmer og andre åpne ressurser. For eksempel skal Seeq denne uken publisere to Seeq-utvidelser i GitHub, inkludert algoritmer og arbeidsflyter for korrelasjons- og klyngeanalyse som brukere kan endre og forbedre etter behov.
-Kundeutviklede algoritmer i Seeq Data Lab—eller maskinlærings-plattformer som Microsoft Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, Anaconda og andre—som en del av IT/digitale omstillingsinitiativer.
-Tredjeparts-algoritmer fra programvareleverandører, partnere og akademiske institusjoner. AWSs Lookout for Equipment, Microsoft Azure AutoML, BKO Services’ Pump Prediction og Brigham Young Universitys open-source-tilbud er eksempler på det framvoksende markedet for algoritmer spesifikke for industrien og det vertikale markedet.
Seeq-initiativet griper også fatt i en kritisk “last mile”-utfordring, nemlig å skalere og produksjonssette algoritmer i industrivirksomheter, ved å tilby de ansatte på anlegget IT-innovasjon i brukervennlige applikasjoner: Seeq Workbench for avansert analyse, Organizer for publisering av innsikt og Seeq Data Lab for ad hoc Python-skripting.
Dette kommer i tillegg til Seeqs støtte for de grunnleggende suksesselementene innen maskinlæring. Dette inkluderer tilgang til alle produksjonsdatakilder—historiske, kontekstuelle og produksjonsapplikasjoner—for datarensing og -modellering, støtte for samarbeid og kunnskapsoverføring mellom ansatte, rask iterasjon og å åpne for ytelsesbaserte kontinuerlige forbedrings-arbeidsflyter.
AMNYTT nr. 2 – 2026 er ute nå
Hvordan skaper norsk industri global konkurransekraft gjennom automatisering? I denne utgaven møter du blant annet Vistin Pharma, som produserer for et verdensmarked med høy effektivitet og avansert teknologi. Vi ser også på hvordan damp kan redde jord fra deponi, hva som skal til for å gjøre industridata til «digitalt gull», og om Europa kan utvikle kunstig intelligens vi faktisk forstår.
Kunstig intelligens gir bedre prosjektering av bygg og anlegg
Bygg blir mer komplekse, det gir flere utfordringer i byggeprosessen. Nå kan byggherrer og entreprenører ta kunstig intelligens (KI) direkte inn i prosjekteringsprosessen.
for optimalisere prosjektering og. Consiglis prosjekteringsverktøy kartlegger risiko i anbudsdokumenter og FDV-dokumentasjon, holder oversikt over kravspesifikasjon og koordinerer tekniske fag som involveres i byggeprosjektet.
– KI gjør at prosjekteringen blir bedre og mer effektiv, noe som gir en bedre byggeprosess. Da blir også byggene bedre, sier Kristin Svånå Piene i Consigli.
Hurra for den lille (trykk)forskjellen
Mengdemålingens arbeidshest
Andre del av AMNYTTs Flowskole setter søkelyset på en skikkelig klassiker innen mengdemåling, nemlig differansetrykk.
Med en fartstid på over hundre år, danner teknologien basis for en rekke varianter kjent som måleblende, pitotmåler, venturirør, wedge-element og kone-måler.
Kunstig intelligens kan gjøre industrien sikrere og mer effektiv
Drømmen om færre falske alarmer, tryggere og mer effektiv drift av industrielle anlegg rykker stadig nærmere, godt hjulpet av kunstig intelligens (KI). Vi tar pulsen på hvordan teknologien kan forbedre alarmsystemene i industrielle styringssystemer.
