Wyróżnione funkcje

Stan konserwacji zasobu

Dzięki zastosowaniu metodologii IBM Design Thinking stworzyliśmy środowisko interakcji, w którym pojedyncze zasoby przedstawione są za pomocą „kart”. Dzięki temu inżynierowie ds. niezawodności mają łatwiejszy dostęp do informacji wskazujących, czy dany zasób jest za rzadko, właściwie czy za często konserwowany. Ponadto analizy preskrypcyjne pozwalają zoptymalizować proces konserwacji i wykorzystanie kadr. Środowisko interakcji umożliwia przeprowadzanie analiz i tworzenie raportów dotyczących wszystkich zasobów i klas zasobów, a także filtrowanie według właściwości danego zestawu zasobów.

Czynniki wpływające na poziom ryzyka

Zespół ds. niezawodności otrzymuje niezwykle precyzyjną analizę ułatwiającą zrozumienie pojedynczych czynników, które wpływają na wydajność zasobów, oraz szczegółowe dane o atrybutach zasobów, prognozowanym terminie awarii i dziennikach konserwacji. Ta wiedza zapewnia niezwykle szeroki kontekst pozwalający na ocenę historycznej, aktualnej i przyszłej wydajności zasobów, dzięki którym możliwe jest rekomendowanie działań i procedur pozwalających na udoskonalenie strategii konserwacji.

Porównanie wydajności zasobów

Aby dowiedzieć się, dlaczego niektóre zasoby mają lepsze lub gorsze od innych wyniki, inżynier ds. niezawodności może w porządku chronologicznym porównać różne czynniki wpływające na stopień zagrożenia, np. godziny pracy, częstotliwość awarii czy cykl życia danego zasobu. Tak dokładna analiza pozwala na wizualne przedstawienie korelacji między czynnikami wpływającymi na wydajność zasobów wraz z uwzględnieniem historycznych danych o awariach oraz czynności konserwacyjnych i wymian.

Uczenie maszynowe

Mechanizmy uczenia maszynowego, aparat matematyczny oraz osiągnięcia naukowe i techniczne pozwalają na wskazanie powiązań między danymi operacyjnymi oraz tymi dotyczącymi konserwacji, a także innymi informacjami, które mogą wskazywać tendencje w wykorzystaniu sprzętu i występowaniu jego awarii. W niektórych przypadkach analizy mogą pokazywać, że aktualnie obowiązujące harmonogramy i procedury konserwacji sprawdzają się dobrze i nie wymagają zmian. W innych z kolei mogą sugerować działania konserwatorskie, które pozwolą zapobiec awarii zasobów lub konieczności przeprowadzenia napraw.

Jak klienci używają tego rozwiązania

  • Rozpoznawanie zagrożeń dla działalności na podstawie danych operacyjnych

    Rozpoznawanie zagrożeń dla działalności na podstawie danych operacyjnych

    Problem

    Oprzyrządowane, połączone z siecią zasoby generują wiele danych — ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych — które z odpowiednimi narzędziami analitycznymi do przesyłania wyników obserwacji osobom odpowiedzialnym za zasoby można użyć do wykrywania zagrożeń.

    Rozwiązanie

    IBM Prescriptive Maintenance on Cloud oferuje mechanizmy uczenia maszynowego i narzędzia do analizy danych z newralgicznych zasobów oraz prezentowania wyników tych analiz wizualnie, dzięki czemu czynniki wpływające na wydajność zasobów są bardziej zrozumiałe.

  • Ograniczenie kosztów przez optymalizację zaangażowania kadr w konserwację

    Ograniczenie kosztów przez optymalizację zaangażowania kadr w konserwację

    Problem

    Bez pogłębionych analiz danych operacyjnych i czynników wpływających na wydajność zasobów trudno określić w jaki sposób zaplanować konserwację i rozdysponować przeznaczone na nią środki tak, by kosztowała mniej i pozwalała na zoptymalizowanie dostępności zasobów.

    Rozwiązanie

    Analizowanie rekordów konserwacji, godzin, metryk wydajności i danych dotyczących poszczególnych wydarzeń pozwala ocenić, czy zasoby są dobrze, za rzadko czy za często konserwowane, zoptymalizować harmonogramy konserwacji i wykorzystanie jej zasobów, a także ograniczyć jej koszt.

Szczegóły techniczne

Wymagania dotyczące oprogramowania

Stacja robocza, na której może działać jedna z obsługiwanych przeglądarek WWW.

    Wymagania sprzętowe

    Niniejsze rozwiązanie bazuje na bezpiecznych centrach przetwarzania danych SoftLayer od IBM.