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预测性维护从现有数据中创造价值

  如果一台机器出现故障,这将不可避免地导致整个生产过程出现问题。根据其在过程链中的重要性以及与其他系统的依赖关系,在“最坏情况”下,多台机器可能会同时出现故障。然后对延误进行编程 - 日益严格的时间表和不断上涨的处罚。此外,公司的声誉也受到影响。
 
预测性维护从现有数据中创造价值
  
  为了抵消这种情况,企业越来越依赖预测性维护,即预测性维护。不再对机器,设备或整个系统进行严格的预定检查和维护。通过对直接安装在机器中的传感器进行永久性监测,永久性地测量温度,压力,湿度等,记录,分析机器和工厂的过程和生产数据,并检测出任何偏差。同时,计算并报告维修信息,例如更换磨损部件的时间。通过对数据进行智能分析,可以将机器的长期故障降至最低,因为促进故障的关键部件可以及早发现并更换,
  
  主数据量
  
  预测性维护记录了大量数据。除了来自每台机器和机器部件上的传感器的信息之外,还持续收集关于外部温度或湿度等环境因素的数据。这些数据,特别是其处理和管理,总是给企业带来艰难的挑战。这些数据对业务决策越来越重要,而且经过适当的准备和分析后,会产生可作为决策战略基础的重要发现。
  
  为了对这些数据进行最优分析,有必要进行结构化准备。它可以基于人工智能解决方案提供帮助。智能数据分析解决方案,确保在正确的时间在正确的环境下快速交付数据。充其量,用户可以获得有关各个部件,维修记录,设计计划,订单频率,质量或联系人的更多信息,从而全面了解所有公司数据。这种所谓的360度视角导致个体生产流程和业务流程的优化。例如,如果由于识别出标准偏差而需要更换机器的某个部件,则此整体视图可以交换公司中存在的关于该部件的所有信息。立即可用。任何分散在整个公司的制造商,供应商,成本或质量数据都会立即显现。
  
  与人工智能的区别
  
  基本上,智能数据分析解决方案,是关于智能分析,理解和提供非结构化和结构化数据。通过这种高效,资源高效的信息提供,可以从公司数据中提取附加价值,从而在竞争中获得真正的竞争优势。
  
  智能数据分析解决方案与传统搜索技术的区别在于应用人工智能:为了提取信息并聚合企业知识,Insight Engines使用机器和深度学习。这些基于人工智能的技术使智能数据分析解决方案,可以自我学习。基于过去的事件和用户行为分析,该技术学习对信息进行分类,以便为每个用户提供个性化的整体画面。例如,根据用户行为,调用条款,文档,主题等的频率,这些数据的相关性就会出现。
  
  决定性的也是个人用户的访问权限。这些决定哪些信息对人是可见的,哪些不是。这导致每个员工的企业知识和业务流程,元件和设备,职责以及数据的交付和订单或专业知识的个性化和个人的360度视图。数据之间的所有关系和关系都被清晰地识别并提供。这个全面的概述在基于数据快速做出决策方面是一个巨大的优势。
  
  与传统搜索应用程序不同,智能数据分析解决方案,允许您使用自然语言提交所有查询。借助自然语言处理(NLP)和自然语言问题解答(NLQA),可以正确理解和解释自然语言查询。因此,该技术能够充分回应“何处”,“谁”,“为什么”,“何时”等问题并确定用户的具体需求。显示搜索词的结果,而不是无休止的搜索结果,显示信息之间的复杂关系,因此直接查询和丰富了特定于上下文的附加信息提供的信息。智能数据分析解决方案,可以在整个企业中使用。所有信息都变成特定于某个部门,
  
  结论
  
  使用智能数据分析,进行预测性维护变得越来越重要,并越来越成为业内重要的竞争驱动因素。来自单个机器或其组件,应用程序,程序,部门和任何业务部门的数据的全面联网可以在正确的时间和正确的环境下向适当的人员提供相关信息。智能数据分析解决方案,可以利用现有数据,简化流程并从现有数据中创造价值。
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点击次数:  更新时间:2018-04-04 23:43:22  【打印此页】  【关闭