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Advanced Analytics

Advanced Analytics umfasst die autonome oder halbautonome Untersuchung von Daten mit Hilfe ausgefeilter Techniken und Tools, die über die traditionellen Business Intelligence (BI) Funktionen hinausgehen. Dieser Ansatz ermöglicht tiefere Einblicke, erleichtert die Erstellung von Prognosemodellen und generiert umsetzbare Empfehlungen. Zu den wichtigsten Methoden gehören: Predictive Analytics, das künftige Trends und Ergebnisse vorhersagt; Machine Learning, das Algorithmen zur Mustererkennung und datengestützte Erkenntnisse nutzt; Pattern Recognition, das wiederkehrende Muster in komplexen Datensätzen identifiziert; Data Mining, das wertvolle Informationen aus großen Datensätzen extrahiert; Complex Statistical Analysis, das fortschrittliche statistische Methoden zur Dateninterpretation einsetzt; und Big Data Processing, das große Datenmengen effizient verwaltet und analysiert. Advanced Analytics ermöglicht es Unternehmen, Trends vorherzusagen, Markt- und Betriebsveränderungen zu antizipieren, Muster zu erkennen, verborgene Korrelationen in umfangreichen Daten zu entdecken, Prozesse zu optimieren, die Entscheidungsfindung und Abläufe zu verbessern, die Effizienz zu steigern, die Produktivität und die betriebliche Leistung zu erhöhen und Innovationen voranzutreiben, um durch datengesteuerte Strategien einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Im Bereich der Fertigung und der Industrie 4.0 ist Advanced Analytics von zentraler Bedeutung für die vorausschauende Wartung, die Qualitätskontrolle, die Optimierung der Lieferkette und das intelligente Fabrikmanagement.

Durch die Integration von Advanced Analytics in die iTAC.MOM.Suite und iTAC.MA.Suite können Hersteller Daten in strategische Erkenntnisse umwandeln und so die digitale Transformation und operative Leistungsfähigkeit vorantreiben.