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分析ソフトウェア
分析ソフトウェア
SPM

Minitabの機械学習ソフトウェアの統合スイート Salford Predictive Modeler®ソフトウェアスイートには、CART®、MARS®、TreeNet®、Random Forests®エンジン、また他では見つけることのできないパワフルな新しい自動化機能とモデル化機能があります。 SPMソフトウェアスイートのデータマイニング技術は、分類、回帰、生存分析、欠損値分析、データビニング(ビン区切り)、クラスタリング/セグメンテーションに及びます。SPMアルゴリズムは、洗練されたデータサイエンスのサークルにおいて重要と見なされています。 SPMソフトウェアスイートの自動化は、膨大な量のモデル探索および精練プロセスを実行することによるモデル構築のプロセスを、加速化させます。見やすいように、代替のモデリング戦略からの完全な結果のセットをパッケージにしています。

WMS(倉庫管理システム)ソフトウェア
WMS(倉庫管理システム)ソフトウェア
Db2®

Gartner®が、2021年Magic Quadrant®のクラウド・データベース管理システム部門をリリース AIアプリケーション用の信頼できるデータ・ソース お客様は、エンタープライズ・ワークロードにクラウド・データベースの俊敏性を求める一方で、 セキュリティーと可用性についての確信も必要としています。 IBM Db2 on Cloudは、フルマネージドSQLクラウド・データベースです。専属の運用チーム、ポイント・イン・タイム・リカバリー、高可用性災害時リカバリー(HADR)テクノロジーとともにマルチゾーン・リージョン・サポートや独立した拡大縮小により、企業アプリケーションを保護します。 エンタープライズで作動可能 困難な基幹業務をサポートするために構築 信頼性が高い ポイント・イン・タイム・リカバリーによるセルフサービス・マネージド・バックアップ 費用対効果が高い 拡張可能なストレージおよびコンピュート向けの従量課金モデル AI作動可能 AIアプリケーションをサポートするインデータベース機械学習 可用性の確保に役立つオフサイト災害復旧ノードを使用して、クラウド上のデータベースからウェブ・アプリケーションのデータを保管、取得します。 フルマネージド・サービス 専属チーム、24時間365日使用可能、OSのアップデートの管理、セキュリティー・パッチなど 高可用性 3つのHA ...

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IBM
WMS(倉庫管理システム)ソフトウェア
WMS(倉庫管理システム)ソフトウェア
Db2

IBM® Db2® Warehouseは、お客様管理による事前構成されたデータウェアハウスを提供します。このデータウェアハウスは、プライベートクラウドや仮想プライベートクラウドなど、コンテナをサポートするインフラストラクチャーで実行できます。 この製品は、データ制御の維持とクラウドのような柔軟性を両立するための理想的なハイブリッドクラウド・ソリューションとして設計されています。 Db2 Warehouseの組み込みの機械学習、自動スケーリング、組み込みの分析、SMPとMPPの処理機能を使用して、ビジネスにAIを迅速かつ簡単に導入できます 時間とリソースを節約 砂時計のアイコン 事前構成されたデータウェアハウスを、サポート対象のインフラストラクチャーに数分でデプロイし、柔軟なスケーリングで更新とアップグレードを容易にします。 新たな洞察をより迅速に抽出 拡大鏡と1枚の紙が描かれたアイコン データが存在する場所にデータベース内分析を適用して、エンタープライズAIがより高速かつ効率的に運用できるようにします。 柔軟なデプロイメントを実現 2本の曲線が内側に描かれた円のアイコン 一度作成したアプリケーションのワークロードを、変更することなく、または最小限の変更を加えるだけで、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミスを問わず、適切な場所に移動できます。 南アフリカの銀行であるNedbank ...

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シミュレーション用ソフトウェア
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CUBE series

交通の予測モデリングとシミュレーション 都市全体のデジタルツインの一部として予測型マルチモーダル輸送モデルを開発・適用することで、インフラ、運用、技術、人口の変化がその地域の移動やアクセシビリティに与える影響をシミュレーションできます。 CUBEとは CUBEは、柔軟性と効率性に優れたモデリングソフトウェアで、都市の交通網や土地利用、住民に対する新しいプロジェクトや方針の影響を解析するために使用できます。また、モデル、データ、地理情報システム(GIS)をワンクリックで結びつけられるデスクトップインターフェースで、モデルの開発や適用を簡単に行えます。 情報に基づく意思決定 ...

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Predictive work

... 個々の作業項目の期間を予測し、利用可能な能力を最も最適な方法で活用します。 機械、資材、現場作業員が一つのデジタルエコシステムに接続されると、機械の状態や故障を予測できるだけでなく、手作業の期間や品質も予測できるようになります。これは、過去のデータを使って予測を行う機械学習システムによって可能になります。 作業完了までの時間予測 個々のタスクは、すべての予測の基礎となるものです。WORKERBASEは、過去のデータからタスクの終了予定時刻を算出します。この計算には、曜日やシフト、作業している製品、過去の事故などの情報が考慮されます。予測値を提供する一方で、当社のツールは労働者関連のすべての規制に準拠しています。情報はシステム内部で匿名で使用されるため、パフォーマンス追跡ツールとして使用することはできません。 稼働率予測 生産フローのリアルタイム最適化において、作業負荷の予測は最も重要な要素の1つです。作業負荷とは、現在および将来のタスクについて、すべての個人の終了までの時間の合計です。生産計画などの計画情報と組み合わせることで、あるエリアの1日の予想作業量を予測することができます。これにより、特定のエリアにおける生産能力の問題が発生する前に表面化し、早期に予防措置を講じることができます。解決策としては、生産順序を変更したり、特定のエリアにスタッフを追加配置したりすることが考えられます。 ...

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Unscrambler X Prediction Engine

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