在移动世界中,客户满意度通常以更短和更少的服务中断来衡量。Ahead Remote Monitoring 是我们市场领先的数字解决方案,可让您全天候清晰了解设备的健康状况。经过过滤的实时数据使您可以采取主动行动,因为通过实时远程监控实现的诊断意味着您可以在故障发生之前更好地准备解决任何问题。
将实时数据发布到Dynamics GP订单输入,生产和运输中,以向整个组织中的员工提供更智能,更快地工作的信息。及时,准确的库存和材料信息加速了分销和制造操作,以提高客户满意度。消除文书工作和手动数据条目可降低错误,驱动生产率并简化培训。
该设施是使用大数据平台和分析软件收集和分析生产和机器操作数据的中心。同时,人工智能和机器学习技术分析设备状态并提供规范性建议和措施。团队访问信息并将其与实时数据关联的速度越快,他们就能越快地解决和识别发生的错误。结果是提高了工厂运营效率,并尽早发现异常,以防止设备损坏或故障。
实时数据传输 每个 MEO 区域内的连续联络通道可实现传感器数据在捕获后立即传输。立即下行您的任务数据,无需等待下一次地面站通行。消除海洋或无法进入的地区的联络空白。为战区内运营、天气、海事和态势感知用例和产品提供实时数据或图像。利用连续上行链路实时指挥 LEO 资产或软件和数据上传。
基因座为我们提供实时仪表板,您可以在智能手机上访问,并为我们提供实时数据,以显示我们当前的需求是什么以及我的生产力是什么。我们能够更加详细地管理业务。由于是实时的,因此它为操作带来了很多可见性。WMS集成非常容易,因为我们刚刚将挑选工作传递给了基因座系统,然后座位系统在完成后将选件工作转回我们的WMS。
这是一个好的开始,但除非这些创新真正提供更好的医疗保健系统,降低成本,提高质量和结果,并使该系统对公民更加可用和公平,否则还有很长的路要走。实时数据交换的进步以及患者、付款人甚至代表员工支付索赔的雇主的积极参与,只会继续推动对降低成本和改善健康结果的需求。整个健康生态系统在公平地满足我们所有人的这些需求方面发挥着作用。
3.预测性维护:数字双胞胎可以模拟电厂组件的行为,例如涡轮机,发电机和锅炉。通过使用来自传感器的实时数据,数字双胞胎可以预测何时需要维护并在发生之前识别潜在问题。这可以帮助降低停机时间并提高可靠性。并非所有的数字双胞胎都支持完整的预测性维护,但是AI正在为机器学习提供帮助,这将在将来变得越来越普遍。
使用协议版本2实施自定义固件,您可以遵循本主题中的准则,以类似方式从任何传感器或开发套件中收集数据。有关实时数据收集的张量流协议,以了解有关该协议的更多信息。本主题提供了有关如何从PSOC™6 AI评估套件中存在的各种传感器收集数据中的信息。您可以在现有项目中添加其他数据,也可以从头开始构建自己的数据集。您可以根据项目要求收集标签和未标记的数据。
为了验证您的系统并确保预期性能,Twin Builder 将多域系统仿真功能与快速人机界面 (HMI) 原型设计、系统优化和 XiL 验证工具相结合。为了将您的孪生连接到测试或实时数据,Twin Builder 可轻松与工业物联网 (IIoT) 平台集成并包含运行时部署选项,使您可以对物理产品执行预测性维护。它是唯一一款为您的数字孪生战略提供打包方法的产品。
我们从根本上看到了以下能力:第一,捕获大量历史数据,并将其用于机器学习和 AI。第二,拥有一个基于云的平台,可以获取内部和外部数据,从天气和能源市场到内部交易,这样我们不仅可以拥有完整的数据历史,还可以快速应用实时数据,以便模型可以运行。第三部分是在我们的处理中拥有可扩展性,以便我们可以实时运行模型,推动实时决策,而不仅仅是进行历史或趋势分析。” Brad Walker,Alinta Energy 数据和分析总经理
