目前许多分析技术需要在数据科学和工业流程方面都具有深厚的专业知识，这使许多运行技术专业人员无法利用工厂车间的基础分析。如果您可以利用机器学习的力量预测生产过程中的异?；蚬兰撇僮鞅淞浚只崛绾文?？ 如果不需要数据科学家的帮助，又会如何呢？
我们的 FactoryTalk? Analytics? LogixAI? ?？榇吹吒残愿谋洌治龉δ苡τ糜诳刂破饔τ贸绦蚰诓?，以实工艺改进。此 ControlLogix? 控制器附加?？榭芍苯悠鹾峡刂苹?，简化背板控制器数据以创建预测性模型。它可以连续监控生产操作，根据其派生的理解检测异常，使操作员和技术人员能够轻松应用机器学习概念提前发现产品质量问题，并帮助?；す掏暾?，而无需开发、验证或维持内部开发的机器学习算法。
FactoryTalk Analytics LogixAI 的强大功能来自建模引擎，该引擎针对反常检测和软感应用例。反常检测的预测方法使客户能够在偏离设定点前采取行动。软测量预测方法使客户能够预测操作值，以代替人工阅读或无法部署传感器或仪器的情况。在上述两种情况下，客户可以受益于提高质量收益、提高资产利用率，并通过精益求精的学习获得卓越的运营经验。
在众多制造业领域中，页面用于切割操作，其钝度可能与某些驱动参数相关。例如，驱动扭矩可以被认为是受控变量，并且可以与传送带速度等受控变量相关联?？梢怨菇Ｐ土私庥跋烨ぞ毓痰奈锢硖匦?，从而可在预期叶片变钝时检测到异常。主动报警可用于计划?；奔湟愿灰镀?/span>
质量参数（如包装产品的最终湿度）可能与更长的保质期和更高的客户满意度相关。为了测量成品的实际值，制造商被迫依靠执行手动测量破坏可销售产品。如今只需将 FactoryTalk Analytics LogixAI 附加?？榈幕餮爸悄芮度胫量刂苹苣冢苑治雠缤炕?、干燥机和燃烧器等生产线资产的变量，从而虚拟预测测量结果。然后，可以通过在人机界面 (HMI) 或仪表板上配置报警来向工人通知问题。
在轮胎行业中，轮胎制造机是制造流程中的关键设备，需要在轮胎接合过程中严格遵守公差限制。一直以来，轮胎接合调整都采用手动方式执行，以减少“超出公差”事件。使用 FactoryTalk? Analytics? LogixAI? 的 ML 功能，结合 FactoryTalk Edge Gateway 与 ControlLogix? 解决方案，可以通过创新的闭环学习方法以一致方式进行自动调整，以实现可能最佳的接合。这可以提高每台机器每天的轮胎生产量，而无需额外的运营/人工费用，从而能提高利润。
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