ANALYTICI STARTUS INSIGHTS PODROBILI SVÉMU PRŮZKUMU NA 910 START-UPŮ POSKYTUJÍCÍCH NÁSTROJE NA SHROMAŽĎOVÁNÍ A ANALÝZU VELKÝCH DAT A VYTIPOVALI PĚT ŘEŠENÍ S NEJVĚTŠÍM POTENCIÁLEM PRO VYUŽITÍ V PRŮMYSLU.
Inovační analytici rakouské společnosti StartUs Insights specializující se na včasnou identifikaci vznikajících start-upů, technologií a jejich obchodních modelů nedávno zkoumali nové technologie a nadcházející start-upy pracující na řešeních pro Průmysl 4.0. A protože existuje opravdu velké množství start-upů pracujících na tak široké škále řešení, že výběr ideálního nástroje pro konkrétní potřeby je pro většinu běžných firem prakticky nemožný, vytipovaly pět slibných řešení z oblasti analýzy velkých dat zastupujících nedůležitější trendy v této oblasti. Pojďme se na ně nyní podívat trochu podrobněji.
Sota Solutions — prediktivní analýza
Prediktivní analytika je podkategorií pokročilé analytiky a velkých dat, která umožňuje predikci budoucích událostí na základě souborů dat získaných v předchozích obdobích. Dokáže například předpovědět, kdo z klientů firmy odejde nebo nakoupí určitý produkt. Kupříkladu banky tyto nástroje už zcela běžně používají k předpovědi toho, kteří zákazníci přestanou splácet nebo kolik peněz jim mohou bezpečně půjčit. Pro Průmysl 4.0 se nejčastěji používá jako prediktor možných poruch strojů. Ten výrobcům poskytuje šanci provádět údržbářské práce v pravý čas tak, aby se minimalizovaly prostoje, poruchy a poškození strojů.
Německý start-up Sota Solutions používá velká data k predikci při optimalizaci využití různých typů průmyslových strojů, ke zvýšení jejich využití a zpřesnění prognóz. Kupříkladu jeden z jejich klientů, společnost Klingenberg Berlin, specializující se na ofsetové tisky, ušetří za pomoci řešení Sofa Solutions ročně více než 100 000 listů papíru (dříve využívaných pro kalibrační nátisky) díky schopnosti analyzovat předešlá tisková data a tyto algoritmy aplikovat v kombinaci s umělou inteligencí (AI) pro jemné doladění stroje v oblasti nastavení barev. Pro Q-Essence zaměřující se na lidské dovednosti a získávání znalostí z dostupných informací Sota vyvinula software na automatické třídění textového obsahu. To Schmack Biogas, jeden z předních německých poskytovatelů zařízení na výrobu energie v oblasti kogenerace, potřeboval software využívající neuronové sítě k předpovídání potřeb energie na základě historických dat. Kvalita predikce systému Sota je v tomto ohledu až o 5 % lepší než běžné srovnatelné postupy využívající například lineární regrese. A konečně společnost BioSpring vyrábějící syntetické oligonukleotidy ve všech rozměrech a pro každou aplikaci využívá software Soty pro výpočet optimálních směšovacích proporcí. Požadavkem bylo zvýšení produkce za použití stejného množství zdrojů, aniž by byla brána v úvahu kritéria čistoty konečného produktu. Software nyní dosahuje zvýšení produkce v průměru o 13 % ve srovnání s manuálním provedením.
(Celý článek si můžete přečíst v Technickém týdeníku č. 14, který vychází 28. 7. 2020)