SmarFB - Biblioteca de bloques de funciones
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Las soluciones AnalyticsView de SMAR conducen a mejoras en la productividad, la eficiencia, la calidad y la sostenibilidad.
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Las soluciones se pueden aplicar para resolver desafíos comerciales comunes de business intelligence (BI), permitiendo a los usuarios convertir rápida y fácilmente los datos en información sin la ayuda de TI o científicos de datos.
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Las soluciones pueden aprovechar tecnologías como sistemas expertos y aprendizaje automático en aplicaciones de Big Data, lo que lleva a soluciones de visualización e informes para abordar, por ejemplo, problemas de calidad, eficiencia y mantenimiento.
La información operativa crítica se organiza en un catálogo de activos definido por el usuario y compatible con ISA S95 para su análisis, visualización y operación. Y los usuarios pueden ampliar el análisis con sus propios cálculos.
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AnalytiX-BI es una herramienta que fue creada para hacer frente a la dispersión de la información y otras situaciones que dificultan tener una visión cohesiva de un sistema.
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Abre nuevas posibilidades para analizar la información de business intelligence (BI) dentro de un contexto operativo para reducir costos y maximizar la eficiencia. Mejora la accesibilidad de los datos, permite el procesamiento analítico y proporciona modelado/contexto de datos con un rendimiento increíble y una visualización intuitiva. Ofrece modelos de datos con capacidades intuitivas de apuntar y hacer clic y potentes tecnologías de consulta que conectan TI, administración y sistemas comerciales.
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La tecnología Fault Detection and Diagnostics (FDD) reduce significativamente los costos y mejora la eficiencia operativa. Las reglas de falla se pueden personalizar para predecir fallas en los equipos y asesorar sobre acciones preventivas. Antes de la aparición de las soluciones de software FDD, muchas organizaciones confiaban en la experiencia institucional para reparar o mantener su amplia gama de equipos. Después del desarrollo de la tecnología FDD, este tipo de información (la miríada de síntomas, causas y acciones recomendadas) que puede existir solo en la mente de profesionales experimentados o, con suerte, en archivos impresos o electrónicos, ahora puede usarse en algoritmos para ayudar a las organizaciones a pasar del mantenimiento reactivo (“romper/arreglar”) a un mantenimiento predictivo más moderno y rentable.
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