Explicação

Resumida dos Novos Termos

Aprendizado de Máquina (Machine Learning): um modelo é treinado com dados de entrada conhecidos para gerar previsões para pontos de dados novos e desconhecidos. O modelo aprende a reconhecer correlações e padrões nos dados de entrada.

Aprendizado Sequencial (Sequential Learning): em um processo iterativo (repetitivo), um modelo de aprendizado de máquina é treinado e usado para fazer previsões para dados desconhecidos. As previsões mais promissoras são testadas. Na próxima aprendizagem sequencial, o modelo é treinado adicionalmente com os resultados dos testes da iteração anterior. Isso ajuda o modelo a entender melhor ainda as correlações e os padrões, de modo que sua capacidade preditiva é aperfeiçoada a cada iteração.

Data Integration & Analytics Platform (DIAP): essa plataforma, desenvolvida pela equipe da DSAI, permite a combinação, análise e visualização de dados de todos os sistemas da LANXESS, assim como de vários sistemas externos. Como parte de projetos no ambiente de produção, a plataforma é usada para melhorar processos, identificar gargalos, prever requisitos de manutenção, aumentar a produção ou aprimorar a eficiência geral.

Power BI: o termo refere-se a um conjunto de serviços de software, aplicativos e interfaces que possibilitam vincular, importar e visualizar dados de várias fontes. Com a ajuda do Power BI, os relatórios podem ser acessados não só localmente no PC, mas também em qualquer lugar do mundo por meio de um navegador da Web. Com os aplicativos móveis do Power BI, os relatórios e painéis também podem ser usados em um smartphone. Isso se aplica a dispositivos Windows, iOS e Android.