Задача

Сегодня большинство предприятий для отслеживания негативных изменений в работе оборудования используют базовые средства контроля, предоставляемые производителями. Но возможности этих средств ограничены, поскольку они не позволяют проанализировать косвенные факторы, влияющие на состояние оборудования, и заранее спрогнозировать критическую ситуацию. Иными словами, служба технического обслуживания получает массу данных с датчиков, но не знает, как эти данные взаимосвязаны, как они коррелируют между собой. В результате, компании вынуждены реагировать на событие, связанное с отказом оборудования, а не предсказывать его.

Решение

Машинное обучение и системы ИИ позволяют проводить анализ больших объемов данных «на лету», оперативно в режиме реального времени выводя не только фактическую информацию о состоянии технологической линии, но и прогнозируя отказы или узкие места в производственном процессе. Вся информация объединяется в едином, интуитивно понятном интерфейсе, что позволяет управляющему персоналу оперативно принимать решения.

Результат

Применение Машинного обучения и систем ИИ на промышленных предприятиях позволяет:

  • Сократить простои оборудования
  • Оптимизировать работы по техническому обслуживанию
  • Уменьшить время внепланового техобслуживания
  • Получить углубленный анализ причин отказов оборудования
  • Повысить прозрачность данных и получить больше информации о технологическом процессе.

Как воспользоваться?

Закажите пилотный проект!

Это бесплатно до 31 октября 2017 года.

Заполняя форму, Вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.