数据分析与人工智能

数据分析和人工智能 (AI)

数据不同于您的组织拥有的任何其他资产。它永不磨损,永不流失,并且可以反复使用。但数据的价值不在于拥有它,而在于你如何使用它。 Altair 通过为团队提供使用数据分析和 AI 的能力来获得竞争优势并推动更高水平的业务成果,从而支持数据驱动型企业。

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Operationalize Your Data

操作您的数据和人工智能

为了更好地了解您的流程、客户和产品,您的团队必须在整个组织内协作生成和共享数据驱动的见解。我们的解决方案专为许多不同的技能组合而设计:从数据科学家和工程师到 MLOps 专家到业务分析师再到高管。通过无代码、云就绪界面,我们提供了组织所需的强大功能,以在整个数据管道中利用数据分析和 AI 的全部功能。

Altair Data Analytics 使组织能够通过安全、受管控和可扩展的策略来实施数据分析和 AI。

AI-powered Design

人工智能驱动的设计

人工智能和机器学习 (ML) 领域的进步,加上强大的模拟、测试和现场数据集的可用性增加,使工程数据科学成为现代产品开发生命周期的关键组成部分。由 AI 增强的计算机辅助工程 (CAE) 使制造商能够发现 ML 引导的见解,通过物理和 AI 驱动的工作流探索复杂设计问题的新解决方案,并通过协作和设计融合实现更大的产品创新。

Data Transformation

数据转换

作为在数据发现和转换方面拥有 30 多年经验的行业领导者,Altair 提供了从 PDF、电子表格和文本文件等困难的半结构化数据以及大数据和其他结构化数据中提取数据的最快和最简单的方法。来源。无论数据是在本地还是在云端,Altair 都可以自动执行准备任务,并在几秒钟内(而不是几小时或几天)将您的数据转换为准确、干净的数据集,让您将时间花在增值活动上,而不是花在平凡、重复的活动上和容易出错的任务。

预测分析和机器学习

预测分析和机器学习

Altair 的机器学习和 AI 解决方案可快速获取包含您试图发现的洞察力的精细、低延迟的数据。通过 AutoML 和 Explainable AI 等功能提供透明性和自动化,我们简化了模型构建,因此可以将更多时间用于分析并且可以信任结果。我们灵活的无代码方法不会限制模型的配置和调整方式,让您可以控制模型构建。借助我们对流行的开源语言和引擎的支持,您可以将使用 Altair 构建的新模型集成到您现有的分析基础架构中。

Operationalize Performance in Real Time

数据可视化和流处理

利用实时数据在几秒钟内发现异常、趋势和异常值,并使用丰富、强大的仪表板在整个组织内共享结果。我们的流处理和数据可视化解决方案专为需要根据大量快速变化的遥测、传感器和交易数据做出快速、充分知情决策的人们而构建。

FREE E-GUIDE

预测和可视化电动汽车的采用

了解 Altair 数据分析产品如何用于调查(和预测)美国电动汽车采用水平的过程和发现。

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Featured Resources

使用数据分析防止金融欺诈的指南

财务欺诈有无数种形式,涉及业务的许多不同方面,包括:保险和政府福利索赔、零售退货、信用卡购买、税务信息的漏报和误报,以及抵押贷款和消费贷款申请。

电子指南

利用大数据、人工智能和模拟的力量加速产品创新

在一个万物互联的世界里,家电行业的领导者 Mabe 正在利用大数据、分析和模拟的融合来加速创新。 Mabe 的高级设计工程师 Martin Ortega 解释了他们如何使用 Altair 的 AI、数据分析和仿真解决方案来发现洞察、创造新的商机并推进产品开发。 了解更多 - 单击此处了解互联产品如何带来巨大的投资回报。

客户故事

实时可视化潮流

Electric Storage Company 是一家总部位于北爱尔兰的公司,使用电池存储和物联网 (IoT) 技术管理可再生能源家庭电力。该公司在家庭和社区安装智能电池,以及复杂的管理软件,让房主在价格高时将多余的能源卖回给电网运营商,并帮助他们保持尽可能低的能源投入成本。 管理各种基本负载和间歇性可再生能源需要能够摄取、处理和分析来自电网和数千个设备的高频信息。该公司需要实时了解能源市场、电网、电池系统和发电设施,以及客户级别的电力消耗模式。了解消耗和发电趋势可以优化电力路由和电池存储,并确保卖回电网或在公开市场上的电力能够以最优惠的价格出售。

客户故事

重型设备分析

Serba Dinamik 是一家工程公司,专门为能源勘探和生产公司提供运营和维护 (O&M)、工程、采购、施工和调试 (EPCC) 以及 IT 解决方案。他们的团队与 Altair 合作,利用 Knowledge Studio 和 Panopticon 开发了一个智能预测性维护数据系统 (SPMDS)。维护人员使用 SPMDS 中内置的 Panopticon 驱动的仪表板来实时监控安装在运行涡轮机上的每个传感器。使用 Knowledge Studio 构建的 AI 模型可识别需要工程关注的潜在故障或问题,并基于这种理解,仅在必要时使涡轮机离线。

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