ACFM Analyser 1.0

ACFM Analyzer adalah perangkat lunak pendidikan yang dirancang untuk mengotomatisasi pengenalan pola dari indikasi mirip retakan yang ditemukan dengan teknologi inspeksi ACFM. Perangkat lunak yang kuat ini memberi pengguna solusi yang komprehensif dan mudah digunakan untuk menganalisis file inspeksi ACFM dengan cepat. Dengan antarmuka pengguna yang intuitif, pengguna dapat dengan mudah mengekspor file inspeksi ACFM dari ASSISTant, menyeret dan menempelkan file csv ke jendela atas perangkat lunak, mengklik "Analisis" (memungkinkan runtime) dan melihat hasilnya di jendela bawah.

ACFM Analyzer adalah alat yang hebat untuk siapa saja yang perlu menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dari file inspeksi ACFM. Ini memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengidentifikasi setiap anomali atau ketidakberesan dalam data mereka yang mungkin memerlukan penyelidikan atau analisis lebih lanjut. Perangkat lunak ini juga memberikan informasi mendetail tentang setiap anomali sehingga pengguna dapat mengambil keputusan yang tepat tentang cara terbaik untuk mengatasinya.

Versi demo dari perangkat lunak ini memiliki batas 10 file per analisis, tetapi masih menawarkan banyak fitur bagi mereka yang perlu menganalisis kumpulan data yang lebih kecil atau hanya ingin membiasakan diri dengan program ini sebelum berinvestasi di dalamnya. Versi lengkap menawarkan kemampuan analisis file tak terbatas serta fitur tambahan seperti opsi pemfilteran lanjutan dan laporan yang dapat disesuaikan yang memungkinkan Anda menyesuaikan hasil sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.

Secara keseluruhan, Penganalisis ACFM adalah pilihan yang sangat baik bagi siapa saja yang mencari cara yang efisien untuk menganalisis data mereka dari file inspeksi ACFM tanpa harus memeriksa setiap hasil secara manual satu per satu. Dengan antarmuka pengguna yang intuitif dan rangkaian fitur yang komprehensif, perangkat lunak pendidikan ini memudahkan siapa saja – terlepas dari tingkat pengalamannya – untuk dengan cepat mengidentifikasi setiap anomali atau penyimpangan dalam data mereka sehingga mereka dapat mengambil tindakan yang sesuai.