Uso del aprendizaje automático
Uso del aprendizaje automático
HCL AIDA aprovecha las técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones y anomalías en las tendencias de KPI (como el número de tareas completadas en el plan actual, la duración de la tarea y la hora de finalización de la tarea), así como para detectar cuanto antes los problemas de ejecución del flujo de trabajo mediante el análisis de datos históricos y métricas recopiladas por Workload Automation y Workload Automation for Z.
Ahora el usuario puede ver las tendencias y las señales de advertencia en el panel de flujo de trabajo, pero el sistema puede enviar la misma notificación por correo electrónico en función de la configuración.
El sistema de detección de anomalías y notificación proactiva de HCL AIDA minimiza el riesgo operativo, y proporciona a los administradores de productos, los administradores de líneas de negocio y los operadores el control que necesitan.
Gestión y optimización proactivas de las cargas de trabajo
Automatización basada en IA que garantiza que la carga de trabajo se ejecute como se espera: de forma fluida y sin retrasos.
Enfoque proactivo para minimizar el riesgo operativo y garantizar el cumplimiento del SLA anticipando los problemas o retrasos en la fase de producción.
Toma de decisiones basada en datos más rápida y sencilla.
Análisis mejorado de la causa raíz.
Estabilidad a través de la evaluación de riesgos.
Aumento de la fiabilidad de la plataforma.
Automation Orchestrator Suite
Dé rienda suelta a todo el potencial de la automatización con este potente paquete de automatización que incluye HCL Workload Automation, AI-Powered Operations, Automation Hub y HCL Universal Orchestrator. Al aprovechar estas herramientas de vanguardia, puede establecer una empresa de primera clase que prospere en el dinámico panorama empresarial actual.
