资产可靠性洞察以及影响性能的因素

IBM Predictive Maintenance on Cloud 可以帮助资产密集型行业中的运营、制造、生产和维护人员利用预测性分析功能提高资产可用性和吞吐量,最大程度减少意外宕机情况,降低维护成本。该解决方案可以建立预测模型,实时分析资产性能数据,评估资产运行状况得分,并预测可能发生的资产故障。

加速实现价值

SaaS 解决方案有助于避免 IT 基础架构成本不断上升,对于中小企业和大型企业非常有吸引力;它的实施速度更快,可以帮助资产密集型企业更快地实现分析的效益。

了解资产性能

采集、汇总和分析一系列性能数据,包括传感器数据、SCADA 数据、遥测数据、环境数据和工单历史记录等,从而建立模型,用于发现可能的资产性能下降或故障情况。

提高资产可用性

实时监控资产运行情况,预测性能下降或故障,提前补救问题,修改维护或生产计划,从而实现要求的生产目标。

缩短维修时间

与企业资产管理系统(如 IBM Maximo)集成,分析维修记录,确定故障模式,推荐最理想的维护计划并发出工单。

降低维护成本

预测模型提供有关可能发生的资产故障的详细背景信息,帮助用户在预测的故障发生之前主动解决问题,避免代价高昂的维护工作或意外宕机。

主要功能可以详细洞察资产性能

  • 资产维护状态
  • 驱动力和风险因素
  • 比较资产性能
  • 机器学习

云中的安全性和隐私

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机器学习
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比较资产性能
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驱动力和风险因素
驱动力和风险因素
资产维护状态
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