Seeq maskinlæring crop

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.

Emerson AI

Emerson utvider AI-porteføljen for tryggere og mer forutsigbar automatisering

Emerson har lansert nye AI-løsninger rettet mot industriell automatisering, med særlig vekt på driftssikkerhet og anvendbarhet i virksomhetskritiske systemer.

Pepperl+Fuchs G11

Pepperl+Fuchs lanserer nye IO-Link huber

Med bruk av IO-Link-huber er mange teknologiske begrensninger en saga blott: de tillater blandet drift av IO-Link-enheter og binære standardsensorer/aktuatorer på en og samme IO-Link-master. De nye IO-Link-hubene i G11- og G16-serien fra Pepperl+Fuchs representerer en spesielt robust og kostnadseffektiv løsning, og gir brukerne størst mulig fleksibilitet i systemplanleggingen.

Camila Medina, foto: Schneider Electric

Ny direktør for industriell automatisering i Schneider Electric Norge

Camila Medina (33) tiltrer 1. juni som direktør for industriell automatisering i Schneider Electric Norge. Hun kommer fra stillingen som strategileder for Norden og Baltikum i samme selskap og har tidligere erfaring fra både Statkraft og Schneider Electric.

Jarle, Ådne og Bjørn-åge. Foto: AxFlow

AxFlow AS overtar distribusjonen av Richter Process Pumps & Valves i Norge

AxFlow AS styrker sin satsing på industrielle væskehåndteringssystemer ved å bli ny norsk distributør av de tyske kvalitetsproduktene fra Richter Process Pumps & Valves.