nCodeDS - New Test (DE)

nCodeDS (nCode Digital Streams) ist für den skalierbaren Einsatz innerhalb der webbasierten Plattform Aqira konzipiert. Es bietet sowohl die Leistungsfähigkeit als auch die Benutzerfreundlichkeit für die Analyse großer Mengen digitaler Bus-Daten, vernetzter Fahrzeugdaten und vieler verschiedener weiterer Datenquellen.

Die grafische Benutzeroberfläche von nCodeDS ermöglicht die einfache, interaktive Definition von Datenverarbeitungs-Netzwerken, welche für die Analyse großer Mengen von Sensordaten aus vielen unterschiedlichen Quellen benötigt werden.

Erfahren Sie, wie nCodeDS durch leistungsstarke Datenbereinigung, Transformation und Engineering-Analyse Ingenieure dabei unterstützt, nutzbare Informationen zu gewinnen.

Erhalten Sie bessere Erkenntnisse und ein tieferes Verständnis
Verstehen Sie durch die Analyse von Sensordaten, wie Produkte in der realen Welt eingesetzt werden, um Kosten für Entwicklung, Betrieb und Gewährleistung zu reduzieren.

Ermöglicht hochflexibles Maschinelles Lernen (ML)
nCodeDS lässt sich auch in Python-Module integrieren und bietet dadurch ein hohes Maß an Flexibilität beispielsweise durch mathematische, statistische und ML-Funktionen.

Weniger Aufwand durch spezielle Engineering-Funktionen
Ersparen Sie sich die Neuerstellung von Skripten durch die Nutzung der in nCodeDS integrierten Engineering-Funktionen wie diverse Zählverfahren, Time-at-Level, Schädigungsberechnung und FFT-Algorithmen.

Herausforderungen der realen Welt einfach meistern
Durch Multi-Thread-Verarbeitung werden große Datenmengen über nCodeDS-Datenverarbeitungs-Netzwerke effizient mit hoher Geschwindigkeit gestreamt.

Kombinieren von Sensordaten aus verschiedenen Quellen
nCodeDS liest direkt viele unterschiedliche Sensordaten und Messformate einschließlich csv-Dateien mit Zeitstempel.

Programmieren von Prozessen mit unserer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche
Eine grafische Benutzeroberfläche macht das Erstellen neuer Prozesse durch Drag&Drop ganz einfach, selbst für Anwender ohne Erfahrung.

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Whitepapers zu den Hauptanwendungsgebieten von nCodeDS herunterladen

Erfahren Sie mehr über nCodeDS und seine Hauptanwendungsgebiete bei der Durchführung leistungsstarker Analysen zur Gewinnung nutzbarer Informationen aus großen Mengen von Engineering-Daten.

Analyse von digitalen Bus- und Netzwerkdaten

Busdaten werden zunehmend in vielen Anwendungen verwendet, die über ihre ursprüngliche Bestimmung hinausgehen. Zu diesen Anwendungen gehören Nutzungsmonitoring, Designvalidierung, Designverbesserung, Sicherheitsvalidierung, etc.

Vernetzte Fahrzeuge beispielsweise stellen diese Datenquellen zur Verfügung und versprechen einen Wandel in der Informationstechnik. Busdaten bringen jedoch zahlreiche Herausforderungen mit sich, im Wesentlichen aufgrund der Qualität und Quantität der Daten.

Die Lösung der nächsten Generation für diese Herausforderungen ist nCodeDS. Es bietet skalierbare Rahmenbedingungen für Analysen, die Ingenieure in die Lage versetzten, nutzbare Erkenntnisse aus der Analyse gestreamter Daten zu gewinnen.

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Big-Data-Analysen in Engineering-Anwendungen

Mit dem zunehmenden Einsatz von Sensoren wird das Thema „Big Data“ Alltagsrealität in Engineering-Anwendungen. Viele Branchen sind auf der Suche nach Big-Data-Systemen als Lösungen für die Datenverwaltung, um diese Daten in großem Maßstab zu speichern, zu durchsuchen und abzurufen.

Die eigentliche Frage ist jedoch: Wie ein Mehrwert aus Big Data generiert werden kann? Viele Engineering-Anwendungen erfordern den Einsatz anspruchsvoller Analysen und während generische Big-Data-Werkzeuge für die elementare Datenverwaltung notwendig sind, sind sie jedoch nicht zur Durchführung von Analysen in der realen Welt des Engineerings geeignet.

Dieses Whitepaper stellt nCodeDS vor, eine neue Softwarelösung speziell für die effiziente Analyse großer Mengen von Zeitreihendaten im Engineering. Anhand von Beispielen wird darin aufgezeigt, wie man größeren Nutzen aus Informationen ziehen kann, die durch herausragende Analysen in Engineering-Anwendungen gewonnenen wurden.

Whitepaper über Big Data herunterladen

Erfahren Sie mehr über die Verwendung einer grafischen Benutzeroberfläche in Aqira zum einfachen Aufbau von Prozessen für die effiziente Analyse großer Mengen digitaler Busdaten, der Daten vernetzter Fahrzeuge und anderer Signale.

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Erfahren Sie wie durch Fortschritte im Bereich Data Science die Analyse von Big Data beschleunigt und die Vorhersage der Zuverlässigkeit im Betrieb ermöglicht werden konnte.

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