Seeq公司是，制造业和工业互联网（IIOT）高级分析软件的领导者，宣布发布R52，以支持在工艺制造组织中使用机器学习创新的新功能。这些功能使组织能够将自己或第三方机器学习算法部署到前线流程工程师和主题专家使用的高级分析应用程序，从而使单个数据科学家的努力扩展到许多前线OT员工。
新的SeeQ功能包括附加工具，显示窗格和用户定义的函数，每个函数都扩展了SeeQ的预测性，诊断和描述性分析。结果更快地开发和部署易于使用的工程工程师的可视化和可视化。使用R52，最终用户还将能够安排SEEQ Data Lab笔记本电脑以在后台运行，满足顶级客户请求。
Seeq的客户包括石油和天然气、制药、化工、能源、采矿、食品和饮料以及其他加工行业的公司。seeq的投资者包括Insight Ventures、沙特阿美能源投资公司(Saudi Aramco Energy Ventures)、Altira Group、Chevron Technology Ventures、思科投资公司(Cisco Investments)和西门子(Siemens)的风险投资集团Next47。
作为对新的可扩展性特性的补充，Seeq数据科学家正在与客户合作，开发和部署针对工业过程领域的机器学习算法。当前的重点领域包括自动检测受监视资产中的性能变化，识别过程变量之间的因果关系，以及通过识别和标记数据集中的模式来改进诊断。例如，一家大型油气公司正在使用Seeq的可扩展性特性，使流程工程师能够轻松访问他们的数据科学团队创建的神经网络算法，帮助减少温室气体排放。
Seeq首席执行官兼联合创始人史蒂夫•斯里瓦表示:“制造业组织的分析软件是一个亟需创新的领域。“电子表格在30年前取代了笔和纸的分析功能，从那以后就没有多大变化。通过利用大数据、机器学习和计算机科学创新，Seeq正在实现新一代软件主导的洞察力。”
2017年，Seeq在Seeq Workbench中首次推出了易于使用的机器学习功能，然后在2020年引入了Seeq Data Lab，用于Python脚本编写和访问任何机器学习算法。这种对多个受众的支持——对于流程工程师来说没有代码/低代码特性，而对于从事特性工程和数据简化工作的数据科学家来说，则有一个脚本环境——使机器学习创新变得大众化。
SeeQ在其应用程序中集成机器学习功能的方法解决了数据科学计划在制造组织中的许多原因。
- SeeQ连接到所有底层数据源 - 历史记者，上下文，制造应用程序或其他数据源 - 用于数据清理和建模。
- SeeQ支持在OT部门的植物数据和工艺工程专业知识与IT部门中的数据科学和算法专业知识提供连接，双向，工艺工程专业知识。
- Seeq为算法开发、随时间更新和改进算法、员工协作和知识捕获以及发布见解以更快地做出决策提供了完整的解决方案。
除了SEEQ数据实验室支持机器学习代码和库外，SEEQ还可以通过第三方机床学习解决方案访问SEEQ / PYTHON库，包括Microsoft Azure Machine，Amazon Sagemaker和Open Source产品，例如Apache Anaconda等开源产品。例如，使用Amazon Sagemaker的制造商正在评估他们的机器学习洞察，以便在SAP系统中创建工作订单。
除了在北美和欧洲的直接销售组织之外，SEEQ可通过全球合作伙伴网络提供全球合作伙伴网络，为北美和欧洲的直接销售组织提供培训和转售对40多个国家的Seeq。
了解有关Seeq访问的更多信息seeq.com。
