Configuración del sistema/Licencia/Entorno operativo
Configuración del sistema
La recopilación y el diagnóstico de datos se pueden iniciar en MELSOFT MaiLab con solo una licencia básica. Además, los sistemas pueden configurarse libremente según la escala de las instalaciones, los incrementos en la cantidad de usuarios de análisis, etc.
Licencia
Entorno de funcionamiento
Entorno operativo de aprendizaje
En el entorno operativo mínimo, se pueden ejecutar métodos como análisis de regresión múltiple, etc., con un procesamiento de cálculo relativamente bajo cuando no se ejecutan otras herramientas. Para ejecutar métodos como el aprendizaje profundo, entre otros, que requieren muchos procesamientos de cálculos, se requiere el entorno operativo recomendado.
| Artículo |
Descripción |
| Mínimo |
Recomendado |
| Computadora |
PC, PC industrial, servidor |
| |
CPU |
Equivalente de Intel® Core™-i3 o superior |
Equivalente de Intel® Core™-i7 o superior*1 |
| Memoria |
4 GB o más |
16 GB o más*1 |
| SO (sistema operativo) |
Versiones en inglés, chino simplificado y japonés |
| 64 bits |
Windows® 10 (Pro, Enterprise, IoT Enterprise)
Windows Server 2019 (Datacenter, Standard, Essentials)
Windows Server 2016 (Datacenter, Standard, Essentials) |
| Espacio de almacenamiento disponible |
16 GB o más |
64 GB o más |
Entorno operativo de recolección/diagnóstico
| Artículo |
Descripción |
| Mínimo |
Recomendado |
| Computadora |
PC, PC industrial, servidor |
| |
CPU |
Equivalente de Intel® Core™-i3 o superior |
Equivalente de Intel® Core™-i7 o superior*1 |
| Memoria |
4 GB o más |
8 GB o más*1 |
| SO (sistema operativo) |
Versiones en inglés, chino simplificado y japonés |
| 64 bits |
Windows® 10 (Pro, Enterprise, IoT Enterprise)
Windows Server 2019 (Datacenter, Standard, Essentials)
Windows Server 2016 (Datacenter, Standard, Essentials) |
| Espacio de almacenamiento disponible |
16 GB o más |
32 GB o más*1 |
*1 Se requiere no solo cuando se ejecutan métodos como análisis de regresión múltiple, etc., con procesamiento de cálculo relativamente bajo, sino también métodos como aprendizaje profundo, entre otros, que requieren mucho procesamiento de cálculos.
