Optimisez la santé de votre actif et prévoyez les défaillances tout en prolongeant sa durée de vie utile grâce à une stratégie qui hiérarchise les réparations et les remplacements. Basé sur le conditionnel maintenance prédictif basé sur Health Insights à partir de données opérationnelles et analytiques vous aide à mettre vos données actives au travail.
IBM Maximo Health vous aide à comprendre l'état de l'équipement critique et actif avec Insight from data and analytique pour prendre des décisions plus intelligentes sur la gestion et maintenance. En outre, IBM Maximo Predict unifie les données opérationnelles disparate dans des modèles prédictifs maintenance axés sur l'analyse qui vous aident à optimiser maintenance la planification afin d'améliorer la fiabilité des actifs. Dans cette courte démonstration, vous verrez comment un ingénieur en fiabilité utilise les méthodologies de notation de la santé prédéfinies et le tableau de bord personnalisable de IBM Maximo Application Suitepour prendre des décisions fondées sur les données maintenance afin d'améliorer la stabilité de son réseau d'énergie.
Découvrez ibm maximo pour apprendre comment les données IdO, l'analytique et l'IA peuvent aider à rationaliser vos opérations actives.
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Gérez la santé de vos actifs en utilisant les données IdO provenant des capteurs d'actifs et d'autres sources, telles que la météo, les enregistrements d'actifs et l'historique de travail, afin d'augmenter la disponibilité des actifs et d'améliorer la planification des remplacements. Faisant désormais partie du site intégré IBM Maximo Application Suite, Maximo santé permet d'avoir une vision consolidée et globale. Grâce aux informations sur la santé des actifs, vous pouvez augmenter la disponibilité des actifs et déterminer les actifs qui nécessitent une attention particulière.
Les principales capacités sont les suivantes
- Tableau de bord unique et intuitif avec vue sur l'ensemble de la flotte et analyse détaillée de la santé
- Intégration des données des capteurs
- Notifications et actions basées sur la santé
- Scores de santé flexibles pour les actifs par type ou par groupe
- Réduire le coût et la fréquence des défaillances des actifs : Surveillez les conditions actives à l'aide de dispositifs IdO enregistrés qui envoient des données de capteurs et déclenchent des actions automatisées qui contribuent à réduire les défaillances coûteuses.
- Augmenter la disponibilité des actifs : Suivez les conditions, les coûts, performance et la durée de vie utile restante pour réduire les défaillances actives et minimiser les temps d'arrêt.
- Optimiser la prévention maintenance: Combiner les enregistrements actifs et les données des capteurs pour prendre des mesures basées sur les informations dans la santé active au lieu de faire des mesures préventives inutiles maintenance.
- Réduire le risque opérationnel : Une vision plus approfondie de l'état des actifs vous permet de vous concentrer sur le bon actif.
Réduire le temps nécessaire à la prise de décision concernant le remplacement du capital : Rendez la planification du remplacement plus précise et plus efficace grâce à de puissantes analyses qui fournissent une vue claire de votre actif.
Utiliser l'action basée sur l'état pour prédire la probabilité de défaillances futures en appliquant machine learning et l'analyse des données pour réduire les défaillances actives et leurs coûts. Faisant désormais partie de la solution intégrée IBM Maximo Application Suite, Maximo Predict recherche des modèles dans les données actives, l'utilisation et l'environnement, et établit une corrélation entre ces modèles et tout problème connu afin d'aider les ingénieurs en fiabilité et les responsables maintenance à prévoir les défaillances et à partager les données et l'évaluation.
Les principales capacités sont les suivantes
- Utiliser les données des capteurs IdO, des opérations, des systèmes informatiques et EAM
- Comprend cinq modèles de modèles prédictifs populaires et la visualisation associée.
- Comprend une bibliothèque complète d'API analytiques permettant de créer des modèles personnalisés.
- Évaluer les modèles prédictifs à l'aide de IBM Watson Machine Learning
- Les scores des modèles sont facilement intégrés à IBM Maximo Health pour un meilleur contrôle de conformité.
- Réduire les temps d'arrêt non planifiés et les risques : Prévoir les défaillances actives et prendre des mesures pour éviter les pannes.
- Réduire les coûts maintenance: Évitez la surmaintenance des actifs en activant le site maintenance avant les pannes, sur la base d'alertes précoces.
- Améliorer l'utilisation des actifs : Utilisez plus efficacement les actifs existants lorsque vous pouvez prévoir les problèmes sur le site maintenance et réduire les défaillances sur le terrain.
- Prolonger la durée de vie des actifs: identifier les facteurs opérationnels performance et améliorer maintenance les pratiques et la fiabilité.
- Augmenter la production : Rendre la fabrication industrielle, les processus de production et les produits plus efficaces et plus fiables afin d'augmenter la production.