預測性維護智能平臺的特色

預測性維護智能平臺公司認為預測分析允許用戶通過從收集的歷史數(shù)據(jù)中確定概率來預測未來的趨勢和事件。它預測潛在的情況，并確定每種情況的可能性，有助于促進戰(zhàn)略決策。例如預測某臺機器將在當天晚些時候發(fā)生故障；也可以是更長遠的未來，比如預測這一年維護運營所需的預算。使預測公司可以做出更好的決策并制定基于數(shù)據(jù)的策略。

預測性維護智能平臺公司認為隨著世界產(chǎn)生越來越多的數(shù)據(jù)，無論是來自成千上萬的物聯(lián)網(wǎng)傳感器、顯示原材料和零件交付時間的運輸數(shù)據(jù)，還是從全球氣象站收集的開源天氣數(shù)據(jù)，人工智能都在不斷成熟，以幫助人類理解所有信息。它能從茫茫噪音中篩選出信號，并做出可行的決策。通過人工智能的適當配置，人工智能和ERP集成運行的公司可以根據(jù)從數(shù)據(jù)中收集的信息采取行動。

預測性維護智能平臺公司認為對于預測維修，利用工業(yè)設備運行數(shù)據(jù)和退化機理的經(jīng)驗常識，可以預測設備的剩余有效運行時間，制定維修策略。實現(xiàn)高效的預測維修，進而降本增效，提高質(zhì)量安全。對于需求預測，廠家根據(jù)歷史訂單數(shù)據(jù)、工藝、生產(chǎn)線工作狀態(tài)進行需求預測，從而指導生產(chǎn)鏈，管理風險，減少生產(chǎn)浪費。對于質(zhì)量預測，通過分析生產(chǎn)線狀態(tài)和相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)來預測產(chǎn)質(zhì)量量，并將生產(chǎn)過程調(diào)整至合適的輸出狀態(tài)，以避免出現(xiàn)不良品。孿生數(shù)字技術(shù)的發(fā)展促進了質(zhì)量預測技術(shù)的發(fā)展。

預測性維護智能平臺公司認為工業(yè)設備在長期運行過程當中，其性能和健康狀態(tài)必然會下降。同時，隨著大型設備部件的增多，運行環(huán)境更加復雜多樣，設備退化的概率也會逐漸增大。未能及時發(fā)現(xiàn)其退化或異常，可能造成設備故障或失效，甚至造成財產(chǎn)損失、人員傷亡甚至環(huán)境破壞。