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NI SystemLink를 사용하여 데이터 분석 및 보고 자동화

 

자동화된 분석 및 보고

 

 

SystemLink™ 소프트웨어는 팀이 측정 데이터를 관리하고 분석하는 방식을 변화시킵니다. 여러 소스에서 가져오는 데이터를 한 곳에 모아 더 빠르게 액세스하고 더욱 수준 높은 인사이트를 제공하며 보다 정확하게 결정을 내릴 수 있습니다. 기본 제공되는 Jupyter 노트북을 사용하여 웹 인터페이스에서 직접 분석을 실행할 수 있습니다.

자동화된 데이터 분석의 주요 기능

자동화된 데이터 워크플로 및 보고

SystemLink를 사용하면 자동화된 반복 가능 워크플로를 생성하여 측정 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있습니다. 리포트는 일정에 따라 생성되거나 사용자 이벤트로 실행되어 인사이트를 팀 간에 쉽게 공유할 수 있습니다.

Python과 Jupyter 통합

SystemLink는 Python과 Jupyter 노트북과의 통합을 지원하므로 사용자가 선호하는 데이터 과학 환경 내에서 직접 사용자 지정 분석, 시각화, 머신 러닝 모델을 만들 수 있습니다.

데이터 인덱싱 및 표준화

SystemLink는 다양한 NI 및 타사 소스의 측정 데이터를 자동으로 변환 및 구성하여 스케일 가능한 통합 인덱스로 만듭니다. 이 구조를 사용하면 대규모 데이터 세트 간에 구조화된 쿼리와 효율적인 데이터 검색이 가능합니다.

SystemLink를 사용하여 전 세계적으로 데이터 사일로를 해소하고, 데이터 흐름을 자동화했으며, 테스트 운영을 실시간으로 모니터링할 수 있게 되었습니다.

Jay Trovato

센서 테스트 엔지니어링 부문 부사장

Raytheon

자동화된 데이터 분석 및 보고를 위한 SystemLink

신속한 엔지니어링 의사 결정

SystemLink는 여러 소스에서 가져온 측정 데이터에 대한 액세스를 중앙 집중화하여 엔지니어가 데이터 검색에 소요하는 시간을 줄입니다. 따라서 더 많은 정보를 바탕으로 더 빠르게 결정을 내릴 수 있습니다.

더 수준 높은 인사이트를 더 빠르게 얻기

SystemLink를 사용하면 팀은 기본 제공 도구 또는 사용자 정의 Python 스크립트를 활용하여 경향, 이상 징후, 근본 원인을 신속하게 감지하여 품질이나 일정에 영향을 미치기 전에 문제를 방지할 수 있습니다.

운영 효율성 개선

SystemLink는 자동화된 워크플로를 통해 데이터를 직접 처리하는 작업과 리포트 생성 작업을 수행할 필요가 없어 엔지니어가 부가가치가 높은 작업과 혁신에 집중할 수 있습니다.

팀 간에 표준화 및 스케일링

SystemLink를 사용하면 조직에서는 모든 부서 및 위치에서 일관된 데이터 형식, 분석 방법, 보고 기준을 사용하도록 하여 협업과 확실한 의사 결정을 대규모로 지원할 수 있습니다.

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