資產可靠性洞察與效能影響因素

IBM Prescriptive Maintenance on Cloud 專注於可靠性工程師的需要,用於識別可能會對工廠或企業營運造成負面影響的資產可靠性風險。本產品應用機器學習並運用數學、科學和工程,使工業製造、生產流程和產品更有效率且更加可靠。本產品會識別可能對資產健康造成正面和負面影響的因素並提出預測評分,然後據此提供行動建議,此外,還會與影響資產效能的歷史性因素進行詳細比較。
IBM Prescriptive Maintenance on Cloud

加快創造價值的時間

SaaS 解決方案可避免增加 IT 基礎架構成本;吸引 SMB 和大型企業;加快實作速度;讓資產密集型組織更快體現分析的好處。

瞭解資產效能

擷取、收集和分析各種效能資料– 感應器、SCADA、遙測、環境、工作單歷程 – 以開發可識別潛在資產效能降低或故障的模型。

提升資產可用性

即時監視資產性能,以預測效能降低或即將發生的故障,積極補救問題,並修改維護或生產排程,以達到所要求的生產目標。

縮短修復時間

與 IBM Maximo 等的企業資產管理系統整合,以分析修復記錄、判定故障模式、建議最佳維護排程,以及起始工作單。

降低維護成本

預測模型提供有關潛在資產故障的詳細環境定義,可在發生所預測的故障前,積極解決問題,幫助避免代價高昂的維護成本,或非計劃的關閉時間。

主要功能提供資產效能詳細洞察

  • 資產維護狀態
  • 驅動因素和風險因素
  • 比較資產效能
  • 機器學習

雲端安全與隱私

產品映像檔

機器學習
機器學習
比較資產效能
比較資產效能
驅動因素和風險因素
驅動因素和風險因素
資產維護狀態
資產維護狀態