Podręcznik praktyka uczenia maszynowego w produkcji · aktualizacja: 1 września 2026
ManufacturingML
Standardy

Zasady dowodowe, których się trzymamy

Materiał referencyjny jest przydatny tylko wtedy, gdy wiadomo, skąd pochodzi każda liczba. Oto zasady.

Atrybucja

Każda liczba rynkowa jest w tekście przypisana do źródła (np. IoT Analytics dla wielkości rynku i udziałów zastosowań). Liczby, których nie potrafimy przypisać, nie pojawiają się. Wyniki spółek publicznych (Renault, Georgia-Pacific) są cytowane tak, jak je opublikowano.

Oznaczanie danych dostawców

Wyniki podawane przez dostawców o własnych wdrożeniach są zawsze oznaczane jako dane dostawcy i należy je tak traktować. Nie zamieniamy deklaracji dostawców w nieprzypisane fakty.

Częstotliwość aktualizacji

Hasła i raport o wdrażaniu są odświeżane w cyklu kwartalnym, zgodnym z cyklem ponownej oceny naszej siostrzanej strony ewaluacyjnej. Istotne zmiany są datowane.

Rejestr zmian
  • 2026-09-01: Pierwsza publikacja: 15 haseł, Raport 2026 o wdrażaniu (10 wniosków), biblioteka zastosowań, analiza AI & miejsc pracy.

Struktura właścicielska & oświadczenie o niezależności

ManufacturingML.com wydaje TEEPTRAK SAS (Paryż, Francja), który sprzedaje producentom oprogramowanie do monitorowania produkcji i OEE. Ta strona jest materiałem edukacyjnym, a nie serwisem recenzji; dostawcy pojawiają się jako oznaczone przykłady z danymi, które sami podają, według tych samych zasad atrybucji dla wszystkich. Porównania platform według kryteriów punktowych znajdują się na IndustrialProcessAI.com, gdzie ta sama relacja wydawnicza jest ujawniona wraz z zasadami punktacji. Żaden dostawca nie płaci za obecność na tej stronie.

Materiały
Dwadzieścia pojęć w języku zakładu plus drzewo wyboru modelu
Bezpłatnie, bez logowania. Jeden kontakt od TEEPTRAK, potem nic.
Pobierz słownik →