Solution Feature
AI Notebooks bieten eine integrierte Arbeitsumgebung, mit der Teams gespeicherte Maschinendaten einfacher auswerten, Fragen per Sprache formulieren und Ergebnisse direkt als Visualisierungen, Tabellen oder Berechnungen aufbereiten können.
Demo anfragenAI Notebooks im Alltag
AI Notebooks sind für die Auswertung bereits gespeicherter Maschinendaten gedacht. Sie verbinden eine interaktive Arbeitsumgebung mit einer Sprachunterstützung, die auf Basis natürlicher Eingaben Python-Code für den Bytefabrik Python-Client erzeugt.
Dadurch können auch Nutzer ohne tiefes Programmierwissen anspruchsvollere Analysen starten. Der erzeugte Code lädt die Daten sicher aus der Plattform, statt die eigentlichen Daten an das Sprachmodell zu senden. So kommen auch Produktion, Qualität und Prozessverantwortliche schneller zu belastbaren Ergebnissen.
Der Code bleibt vollständig sichtbar und kann erklärt, angepasst, erneut ausgeführt und mit anderen Nutzern geteilt werden. So werden Analysen verständlich, nachvollziehbar und im Team wiederverwendbar.
Typische Fragen
AI Notebooks sind besonders hilfreich, wenn Teams konkrete Produktionsfragen schnell strukturiert untersuchen möchten.
Typische Beispiele sind: Warum steigt der Ausschuss bei einer bestimmten Produktvariante? Welche Parameter verändern sich vor Qualitätsproblemen? Wie unterscheiden sich Schichten, Linien oder Chargen im Zeitverlauf?
Codegenerierung
Ein Sprachmodell erzeugt Python-Code für den Bytefabrik Python-Client, mit dem gespeicherte Plattformdaten sicher geladen und ausgewertet werden. Der Code bleibt sichtbar, kann erklärt werden und hilft Teams, auch komplexere Analysen schneller umzusetzen.
Arbeitsumgebung
AI Notebooks erzeugen aus dem Analysecode automatisch passende Visualisierungen, Tabellen und strukturierte Ergebnisse. Zusätzlich lassen sich Formularfelder und Parametereingaben einbauen, um wiederverwendbare und mit anderen Nutzern teilbare Notebooks zu entwickeln.
Vom schnellen Einstieg bis zur wiederverwendbaren Analyse
AI Notebooks greifen auf bereits gespeicherte Plattformdaten zu und machen auch komplexe Auswertungen ohne manuelles Zusammensuchen von Datenquellen möglich.
Nicht-Programmierer können per Sprache Analysecode erzeugen lassen und so Visualisierungen, Tabellen und Berechnungen selbst anstoßen.
Der erzeugte Code bleibt sichtbar, kann erklärt, angepasst und später erneut ausgeführt oder weiterentwickelt werden.
Das Sprachmodell erzeugt Code für den Python-Client, die eigentlichen Plattformdaten werden dabei nicht direkt an das Modell gesendet.
Notebooks lassen sich mit anderen Nutzern teilen und bei Bedarf um Formularfelder und Parametereingaben für wiederverwendbare Auswertungen erweitern.
Demo
Vereinbaren Sie eine Demo, um Plattform, Analyse und KI-Funktionen anhand Ihrer Fragestellungen kennenzulernen.