文章摘要: 預(yù)測(cè)性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為預(yù)測(cè)分析允許用戶通過(guò)從收集的歷史數(shù)據(jù)中確定概率來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和事件。它預(yù)測(cè)潛在的情況,并確定每種情況的可能性,有助于促進(jìn)戰(zhàn)略決策。例如預(yù)測(cè)某臺(tái)機(jī)器將在當(dāng)天晚些時(shí)候發(fā)生故障;也可以是更長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來(lái),比如預(yù)測(cè)這一年維護(hù)
預(yù)測(cè)性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為預(yù)測(cè)分析允許用戶通過(guò)從收集的歷史數(shù)據(jù)中確定概率來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和事件。它預(yù)測(cè)潛在的情況,并確定每種情況的可能性,有助于促進(jìn)戰(zhàn)略決策。例如預(yù)測(cè)某臺(tái)機(jī)器將在當(dāng)天晚些時(shí)候發(fā)生故障;也可以是更長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來(lái),比如預(yù)測(cè)這一年維護(hù)運(yùn)營(yíng)所需的預(yù)算。使預(yù)測(cè)公司可以做出更好的決策并制定基于數(shù)據(jù)的策略。
預(yù)測(cè)性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為隨著世界產(chǎn)生越來(lái)越多的數(shù)據(jù),無(wú)論是來(lái)自成千上萬(wàn)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器、顯示原材料和零件交付時(shí)間的運(yùn)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(hào),并做出可行的決策。通過(guò)人工智能的適當(dāng)配置,人工智能和ERP集成運(yùn)行的公司可以根據(jù)從數(shù)據(jù)中收集的信息采取行動(dòng)。
預(yù)測(cè)性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為對(duì)于預(yù)測(cè)維修,利用工業(yè)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和退化機(jī)理的經(jīng)驗(yàn)常識(shí),可以預(yù)測(cè)設(shè)備的剩余有效運(yùn)行時(shí)間,制定維修策略。實(shí)現(xiàn)高效的預(yù)測(cè)維修,進(jìn)而降本增效,提高質(zhì)量安全。對(duì)于需求預(yù)測(cè),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(jìn)行需求預(yù)測(cè),從而指導(dǎo)生產(chǎn)鏈,管理風(fēng)險(xiǎn),減少生產(chǎn)浪費(fèi)。對(duì)于質(zhì)量預(yù)測(cè),通過(guò)分析生產(chǎn)線狀態(tài)和相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)產(chǎn)質(zhì)量量,并將生產(chǎn)過(guò)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(jìn)了質(zhì)量預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展。
預(yù)測(cè)性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為工業(yè)設(shè)備在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中,其性能和健康狀態(tài)必然會(huì)下降。同時(shí),隨著大型設(shè)備部件的增多,運(yùn)行環(huán)境更加復(fù)雜多樣,設(shè)備退化的概率也會(huì)逐漸增大。未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)其退化或異常,可能造成設(shè)備故障或失效,甚至造成財(cái)產(chǎn)損失、人員傷亡甚至環(huán)境破壞。
預(yù)測(cè)性維護(hù)智能平臺(tái)的特色
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