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El Plazo de suscripción se renovará automáticamente para los Plazos de suscripción sucesivos, a menos que una de las partes notifique a la otra, con una antelación mínima de 60 días antes de que finalice el Plazo de suscripción vigente, que ha optado por no renovarlo. Cualquier Plazo de suscripción renovado tendrá la misma duración que el plazo anterior o 12 meses, lo que sea mayor. Las tarifas para cualquier Plazo de suscripción renovado serán las mismas que estén en vigor al finalizar el Plazo de suscripción anterior, a menos que Siemens notifique al Cliente la aplicación de tarifas futuras diferentes como mínimo 90 días antes de que finalice el Plazo de suscripción vigente en ese momento.
El UCA (o cualquier término sucesor) disponible en Acuerdo Universal de Clientes (UCA) en la versión vigente 60 días antes del final del Plazo de suscripción que esté en vigor se aplicará al siguiente Plazo de suscripción. Sin embargo, si su suscripción se rige por un acuerdo marco que haya firmado con Siemens, dicho contrato marco seguirá siendo de aplicación para cualquier Plazo de suscripción siguiente, y prevalecerán las condiciones de renovación automática de la suscripción especificadas en dicho acuerdo marco.
En todos los casos, en lugar de cualquier versión anterior de los Términos complementarios, se aplicarán para el siguiente Plazo de suscripción los correspondientes Términos complementarios disponibles en Términos complementarios en la versión vigente 60 días antes del final del Plazo de suscripción que esté en vigor.
Los términos y condiciones adicionales acordados en el formulario de pedidos inicial (incluidas las condiciones del producto), así como las condiciones de pago acordadas, seguirán en vigor para cualquier Periodo de suscripción siguiente.
The Anomaly Detection can be extended by the Notifier App to send Anomaly-Notifications to smartphones or tablets.
In this case an additional license of the Notifier is required.
Additional Requirements
Hardware Demands
Industrial Edge Management License
Industrial Edge Devices in Industry Mall
Hardware Requirements
Anomaly Detection Basis runs on IPC227E (IPC427E is recommended)
Anomaly Detection Extension (DTA) Deep Time Analysis requires at least an IPC427E
Anomaly Detection
Operado por SIEMENS
AI to observe deviations in production processes/machines executed as Live Anomaly Detection in near real-time.
Early detection of abnormal behavior, signs of damage or vulnerabilities in production processes before they affect the entire production.
Use of AI methods with little effort (no tedious labeling required).
Unwanted abnormalities or changes can be quickly detected, for example, to avoid plant shutdown.
Easy selection and access to time series data through simple selection.
AI/Analytics methods run close to the data source (low latency, no unnecessary transport times/costs).
Clarity thanks to visualization of anomalies both time-related and asset-related.
Flexibility thanks to universal AI methods, adaptability due to easy data selection and data transformation.
The included machine learning (ML) methods use evidence from numerous metrics/sensors as multi-dimensional time series.
The user is quickly and clearly informed by the Live Anomaly Detection and its visualization.
The intuitive UI guides users from their raw data to a finished analysis model, which is executed as Live Detection on the Edge device (close to the data source).
Extension through the Notifier for Industrial Edge, for direct notification of anomalies on smartphones or tablets.
Entitlement
A subscription for this Industrial Edge App entitles to create one (1) single instance of this Industrial Edge App on an Industrial Edge Device.
Volume Discounts: For bulk purchases and quantities over 100, you may please contact your Sales representative.
| Cantidad mínima | Cantidad máxima | Descuento por cantidad | Ver niveles de cantidad de descuento por volumen |
|---|---|---|---|
| 0 | A 24 | Anualmente | |
| 25 | A 49 | 5.00% | Anualmente |
| 50 | A 99 | 10.00% | Anualmente |
| 100 | A máx. | 10.00% | Anualmente |
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Añadido al carrito
Special features and essential highlights of Anomaly Detection for Industrial Edge.
By using artificial intelligence (AI) and especially machine learning (ML), Anomaly Detection enables pattern recognition in multi-dimensional time series to detect deviations even in a complex structure where linear methods (linear regression) fail.
The analytics are performed as Edge Computing completely on the Industrial Edge device, which makes it possible to signal in extremely short-term reaction the corresponding deviations.
Benefits
Anomaly detection enables abnormal structures in the production process to be identified at an early stage. Automatic, universal machine learning strategies are used. These are based on the historical data (no labeling required).
The user (operator) has the ability to immediately react to a peculiarity or abnormal situation, for example, in order to permanently ensure product quality or to avoid plant shutdown at an early stage.
The AI works around the clock and performs fully automated causal (temporal) as well as structural analysis of the interrelationships of all time series data. There is also the advantage of integration with automation using the Industrial Edge Management System.
Interfaz del producto
