这项研究研究了机器学习(ML)算法与制造业,能源和医疗保健领域的智能传感器技术的整合,专注于它们对实时工业监测,预测性维护和运营效率的影响。通过利用来自UCI机器学习存储库和Kaggle的数据,该研究衡量了启用ML的传感器在减少机器停机时间和增强故障检测方面的有效性。时间序列分析和回归建模表明,传感器的集成导致机器正常运行时间的显着提高5.5%,将平均正常运行时间从91.5%提高到97%,从而验证了预测性维护的作用。成本效益分析进一步强调,能源部门获得了最高的财务回报,在五年内,ROI 33.3%和正净现值(NPV),相对于初始投资,可节省大量成本。发现强调了传感器基础架构兼容性的重要性,强调了对诸如Edge Computing和Digital Twin Technology等适应性框架的必要性,以确保与Legacy Systems有效整合。建议包括整个行业的采用策略,这些策略利用这些技术来优化预测性维护并最大程度地提高部门特定的财务回报。
Industrility 通过提供售后 SaaS 平台,让工业 OEM 的无组织世界变得更加有序、更加数字化,从而让他们能够释放现有安装基础的潜力。Industrility 提供独特的数字孪生应用平台,可监控机器的健康状况、确保更长的正常运行时间、减少假冒产品、增加售后零件和服务收入,并最终在设备的整个生命周期内与所有者/运营商建立忠诚度循环。
通过定义SLO向最终用户提供应用程序。这已成为无故障可用应用程序的关键要求。要使任何企业以零停机时间运行,应用程序必须既安全又可用于其最终用户,以获得丰富的客户体验。应用程序的可用性由SLIS(服务级指示器)和SLO(服务级对象)定义。SLO是高级目标,随着时间的推移定义为百分比。例如,99.5%的请求应每分钟成功处理,或者每分钟服务的请求的99.7%应具有1000万次延迟等等。slis是有助于跟踪SLO的定量度量或指标。AMI可以帮助测量SLIS,例如延迟(例如网络,应用程序和服务器响应时间),错误(例如丢失字节,畸形数据包,HTTP错误)和用户流量(例如,HTTP请求/sec/sec,同时使用的用户)。您可以创建SLO来衡量应用程序的性能和正常运行时间。基于这些SLO,您可以计算指标,例如应用程序时间,往返时间,重置和指示应用程序健康状况的指标。使用AMI,如果可用性SLO降低了一定的阈值,并且总体安全分数降低了,则您还可以在工具中设置通知和警报。
需要在处理中心的实时位置进行扫描仪的大量数据。具有本地数据存储和可靠的平台,可允许客户无缝操作。Edgair嵌入式已部署在客户位置/物流中心,提供了一个用于数据处理和存储的下一级平台,即使在安全平台上,即使在季节性的季节性时间中,也可以在不中断的情况下运行虚拟化工作负载。这种支持的数字转换以及维护成本的降低和机器的正常运行时间。
主动平台警报(包括PFA和智能警报):处理器,电压调节器,内存,内部存储(HDDS和SSD,M.2存储),风扇,电源,RAID控制器,服务器环境环境和子配件温度。警报可以通过XCLARITY控制器浮出水面,例如Lenovo XClarity管理员,VMware Vcenter和Microsoft System Center等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作,从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
目标是:检查和维护良好的工作状态,防止可靠性损失,减少技术系统的停机时间。在航空领域,技术系统是飞机(直升机、飞机),正常运行时间被视为适航状态(定期操作:润滑、润滑、定期测试/检查不同系统和设备、目视检查、无损检测、维护工作、更换工作)。预防性维护监视技术系统工作状态的演变,以便在获取替换零件所需的合理延迟后安排干预。
C3 AI Reliability 是一款由人工智能驱动的预测性维护应用程序,可通过预警识别可靠性风险,帮助企业最大限度地延长正常运行时间、降低成本并提高生产力。该应用程序通过将来自不同来源(例如数据历史记录(例如传感器数据)、CMMS 系统(例如维护记录、MRO 设备和材料)和其他操作系统(例如停机事件、操作程序、设备手册))的各种类型的数据统一为物理资产和流程的单一虚拟表示,提供运营的整体视图。
通过为高价值产品提供通信功能和嵌入式软件,制造商可以实现差异化并发展业务。例如,制造商可以让客户通过标准 Web 界面配置满足其特定需求的产品,并在产品生命周期内监控操作参数。或者,制造商可以提供基于软件的服务和互联服务体验 (CSX),以优化其智能产品的正常运行时间和性能。因此,数字化产品可以帮助制造商改善客户体验、巩固其在市场中的地位并防止抄袭。