格創(chuàng)東智GeekMind因子建模工具近日成功在汽車零配件行業(yè)豫新汽車使用，目前使用范圍涵蓋半導(dǎo)體、面板、電子、汽車零配件等行業(yè)，大家為什么會選擇它？它到底是什么？讓我們來揭開它的面紗。

格創(chuàng)東智聚焦數(shù)據(jù)智能、人工智能推出GeekMind因子挖掘建模工具

|也許您的企業(yè)也曾遇到這些問題？

生產(chǎn)、品質(zhì)異常波動(dòng)出現(xiàn)時(shí)，通常只能事后追溯因子，如何通過數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)挖掘出影響品質(zhì)異常的關(guān)鍵因子，降低生產(chǎn)損失？多個(gè)因子相互作用而產(chǎn)生的生產(chǎn)異常，很難找到根因，大數(shù)據(jù)、人工智能如何幫助我們更快找到根因？傳統(tǒng)的品質(zhì)異常問題解決鏈條長，溝通時(shí)間成本較高，如果有一款工具一線生產(chǎn)工程師不用代碼也能建模分析，你是否愿意嘗試？

|那這款工具必須是

GeekMind，針對工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的因子挖掘建模工具，幫助生產(chǎn)工程師高效建模，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。利用GeekMind，可實(shí)現(xiàn)品質(zhì)分析、品質(zhì)預(yù)測、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)等數(shù)字化解決方案。

具體分為觀察特征、特征工程、模型構(gòu)建、模型評價(jià)、模型預(yù)測、制作模板六大模塊，功能強(qiáng)大，生產(chǎn)工程師也可以輕松建模：

|交互分析，洞悉數(shù)據(jù)

使用GeekMind的第一步就是導(dǎo)入數(shù)據(jù)，交互分析，了解數(shù)據(jù)。通過圈選數(shù)據(jù)或者圖例選擇數(shù)據(jù)，就可以針對這些篩選的數(shù)據(jù)，進(jìn)行單獨(dú)對比分析，建模挖掘，也如下圖一樣上下兩組進(jìn)行對比分析。您可以通過工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷地分析嘗試，不斷地挖掘，了解數(shù)據(jù)。

|多種方法挖掘有效因子

第二步自主挖掘特征，是非常重要的一步，特征的好壞決定了模型的成功與否。您可以自行選擇特征挖掘方法，操作非常簡單，與此同時(shí)，GeekMind還提供自動(dòng)特征挖掘算法，只需要勾選新特征構(gòu)建可能的算法，即可生成一些重要的關(guān)鍵特征。新生成的特征將被加入進(jìn)因子集中，成為用戶重點(diǎn)分析的對象。

|業(yè)內(nèi)最多智能算法，建模流程簡單

GeekMind有回歸模型和分類模型，所可選的算法類型基本是業(yè)內(nèi)最多，不需要會代碼，通過點(diǎn)選一線生產(chǎn)工程師就可以輕松建模。

建模后，通過關(guān)鍵因子輸出，您能清楚了解到具體影響該模型的關(guān)鍵因子是什么，每個(gè)關(guān)鍵因子x與目標(biāo)特征y之間的相關(guān)關(guān)系又是如何。模型關(guān)鍵因子列表均可聯(lián)動(dòng)跳轉(zhuǎn)，方便用戶對案例進(jìn)行根因分析，讓模型可追溯，增加模型的解釋信息。?

|首創(chuàng)模型評價(jià)，便于決策

對于一線工程師來說，有了模型，但是如何去選擇也是一個(gè)問題，為了解決這個(gè)問題，GeekMind首創(chuàng)了模型評價(jià)功能，對每一個(gè)模型打分評價(jià)，讓您即刻找到最優(yōu)模型。?

|模型自主更新，異常告警

模型上線后仍然會自學(xué)習(xí)自更新，您可以對自動(dòng)更新參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。更新后不會直接覆蓋原有模型，而是自動(dòng)生成新的模型，這時(shí)您只要根據(jù)需求選擇切換或者不切換即可。

如果出現(xiàn)異常也不必?fù)?dān)心，系統(tǒng)可以設(shè)置多種報(bào)警規(guī)則，實(shí)時(shí)提醒您異常。

目前，GeekMind已經(jīng)被應(yīng)用在了半導(dǎo)體、3C電子、通信、汽車零配件等行業(yè)，并取得了卓越的成效。如果您的企業(yè)也遇到了這些問題，歡迎您嘗試從了解GeekMind開始。lw
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