"Wir freuen uns sehr, mit CornerstoneR eine kostenlose Erweiterung anbieten zu können, die unseren Nutzern viele flexible statistische Funktionalitäten verfügbar macht, auf die sie schnell und einfach von Cornerstone aus zugreifen können – ohne Programmierkenntnisse in R", sagte Alessandra Corvonato, Produktmanagerin bei camLine. Sie setzt fort: „Nutzer mit R-Kenntnissen können aber auch ihr eigenes R-Skript in Cornerstone schreiben oder ihre R-Skripte und Pakete in Cornerstone laden.“
Die Erweiterung bietet viele Funktionen für die statistische Modellierung und Vorhersage, wie Gauß-Prozess-Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Logistische Regression und Fitten von Funktionen. Mit der Funktion Model Predict können Nutzer Zielgrößenwerte für unbeobachtete Daten vorhersagen. Version 3.2 enthält zusätzlich K-Means Clustering und Zeitreihenanalysemethoden wie Feature Extraction, Auto- und Kreuzkorrelation, Moving-Average-Filter und Zeitreihenmodellierung sowie ein Tool zur Korrelationsanalyse. Darüber hinaus bietet CornerstoneR 3.2 Reliability Distribution Fitting für zensierte und unzensierte Daten, Funktionen zur Datenvorverarbeitung wie Reshaping, Transposing und Missing Value Handling, den Mosaic Plot als grafisches Werkzeug und vieles mehr!
Die neue Version CornerstoneR 3.2 ist ab sofort verfügbar und erfordert Cornerstone 8 und R 4.1. Weitere Informationen zu CornerstoneR und den detaillierten Benutzeranleitungen finden Sie unter folgendem Link: https://camline.gitlab.io/CornerstoneR/docs/.
camLine hat sich in den letzten 30 Jahren als IT-Lösungspartner für die Hightech-Fertigung etabliert. Die Systeme zur industriellen Automation basieren auf MES/MOM-Modulen. In Europa, Nordamerika und Asien sind zahlreiche Implementierungen in Industrien wie Halbleiter, Elektronik, Automotive, Solar, Batterien, Medizintechnik und erneuerbare Energien zu finden.
Zusätzlich zu den Bereichen Qualitätssicherung, Prozessintegrität, Produktionslogistik, OEE, Monitoring und Reporting bieten camLines Lösungen die Orchestrierung der Fertigung auf verschiedenen Kommunikationsebenen. Als Teil von Elisa IndustrIQ werden KI- und maschinelle Lerntechniken (AI/ML) in statistische Methoden integriert, um eine optimale technische Analyse und Fehlerkontrolle zu fördern.
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