تحلیل

به‌منظور استفاده مفید از داده‌ها به تحلیل جامع نیاز است که صنایع را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های بهتری در حیطه‌های مرتبط بگیرند.

داده‌های کلان + تحلیل= داده‌های هوشمند

داده‌هایی که بطور صحیح تحلیل شوند، به داده‌های هوشمند تبدیل می‌شوند. براساس آنکه چه نوع اطلاعاتی موردنیاز باشد، چهار نوع تحلیل متفاوت بر روی داده‌های خام می‌تواند اعمال شود:

• lens توصیفی: دریافت داده‌های مربوط به شرایط، محیط و عملیات
• lens تشخیصی: بررسی علت‌های هر نوع کاهش در کمیت/کیفیت و یا هر نوع خطا
• lens پیشگویی: تشخیص الگوهای سیگنال‌ها و رویدادها
• lens توصیه‌ای: ابزار شناسایی به‌منظور برطرف کردن ایرادات و اصلاح مشکلات

داده‌های کلان صنعتی

در نتیجه مستقیم دیجیتال‌شدن صنایع، حجم انبوهی از داده بوجود می‌آید. این داده‌ها (که واقعا کلان می‌باشند!) در بالا بردن رشد اقتصادی و بهبود کیفیت طیف وسیعی از صنایع، پتانسیل بالقوه‌ای دارند. داده‌های جمع‌آوری‌شده می‌توانند ذخیره، تحلیل، بررسی و نموداری شده و سپس در ایجاد بینش‌های هوشمند بکار گرفته شوند.

به‌عنوان واقعیتی غیرقابل انکار، از صنایعی که قادرند داده‌های صنعتی خود را تحلیل کنند انتظار می‌رود به پتانسیل‌های جدیدی در بازار دست‌یابند. تحلیل درلحظه ماشین‌آلات و داده‌های پیرامون، این امکان را به صنایع می‌دهد تا بطور واقع‌بینانه شرایط کارخانه را تخمین زنند و از مراحل کاری غیرضروری که زمان‌بر و انرژی‌بر هستند، اجتناب ورزند.

دستاوردهای کلیدی

بطور‌کلی، دستاورد کلیدی تحلیل داده‌های کلان، بینش‌های داده-محور است که در اتخاذ تصمیمات مدیریتی "بر مبنای واقعیت" (و نه حدس و تخمین) بکار می‌آید.

پروژه‌های ما

با توسعه اینترنت اشیاء، منابع جدیدی از داده‌های کلان تولید می‌شوند که تاثیر به‌سزایی بر صنایع خواهد گذاشت. در فارپاکو، ما به کل فرآیند تبدیل داده – به – دانش-به-اقدام در کاربردهای صنعتی اهمیت می‌دهیم.

در همکاری نزدیک با دانشگاه‌ها، مراکز تحقیقاتی و شرکت‌های تحلیل داده در سراسر جهان، می‌کوشیم تا خدمات تحلیل داده‌های کلان را به مشتریانمان ارائه دهیم تا به سودمندی بیشتر و ارتقاء کیفیت در صنایع تحت‌نظارتشان دست یابند.