Visión general del producto

IBM® Prescriptive Maintenance on Cloud se centra en las necesidades del ingeniero de fiabilidad para identificar y gestionar los riesgos de fiabilidad de activo que pueden afectar de forma adversa las operaciones de planta y empresariales. Aplica el aprendizaje y análisis de máquina a los datos operativos generados por activos críticos para conocer mejor el rendimiento de los activos y, a continuación, poner en funcionamiento estos análisis para la mejora de proceso continua en relación a las prácticas de mantenimiento y los recursos.

Bienvenido a Prescriptive Maintenance on Cloud
IBM Prescriptive Maintenance on Cloud busca patrones en la manera en que se utiliza el activo de equipo y el entorno en el que está operando. A continuación, correlaciona esta información con cualquier anomalía conocida en el equipo. Estas correlaciones se utilizan para evaluar datos nuevos sobre el activo de equipo, produciendo puntuaciones predictivos que indican la salud relativa del equipo y la posibilidad de anomalías futuras.
Cómo funciona
El producto descubre los indicadores de anomalía del equipo iniciales y con retardo, y crea modelos que pronostican anomalías futuras.
Datos necesarios
Los datos mínimos necesarios para crear predicciones de anomalías utilizando Prescriptive Maintenance on Cloud incluyen datos de anomalías, datos operativos, la frecuencia de la recopilación de los datos operativos en relación con el periodo de análisis y los datos maestros.
Datos opcionales
Algunos datos, tales como la fecha de mantenimiento planificado y la fecha de fabricación son opcionales pero son útiles para el mantenimiento prescriptivo.
Salidas
Una vez analizados los datos de entrada, Prescriptive Maintenance on Cloud proporciona el margen de mantenimiento, los controladores principales y los factores de riesgo.
Formación de modelos utilizando un subconjunto de datos
Prescriptive Maintenance on Cloud forma modelos utilizando el 100% de los datos históricos. No obstante, se puede realizar la formación utilizando un subconjunto de datos.
Precisión de las predicciones para la planificación de amplio rango
Aunque la precisión del modelo puede disminuir en la planificación de amplio rango, generalmente esta disminución no es un problema. La finalidad de la planificación de amplio rango es asegurar que estén disponibles los suficientes recursos para realizar un mantenimiento en el futuro y no para realizar decisiones relacionadas con activos individuales.
¿Cómo se realizan copias de seguridad de los datos y se restauran?
IBM Prescriptive Maintenance on Cloud es de una de muchas soluciones alojadas en un clúster de nube. IBM tiene un clúster de copia de seguridad para el clúster de Prescriptive Maintenance on Cloud activo. El equipo de operaciones utiliza trabajos cron para realizar la copia de seguridad de todos los datos de Prescriptive Maintenance on Cloud, incluidos los datos de usuario, los datos de entidades y sucesos de activos, los modelos formados y los resultados del análisis, desde el clúster activo al clúster de copia de seguridad.
Novedades
La sección Novedades contiene una lista de características de configuración nuevas, cambiados y en desuso para este release. También contiene una lista acumulada de información similar para los releases anteriores. Puede utilizar estas listas para planificar las estrategias de despliegue de aplicación y los requisitos de formación para los usuarios.
Avisos
Funciones de accesibilidad
Las funciones de accesibilidad ayudan a los usuarios que tienen una discapacidad física, por ejemplo movilidad restringida o visión limitada, a utilizar productos de tecnologías de la información.