預測資產故障

使用 IBM Maximo® Predict,讓維護不受時間約束,而是變成條件式的行動,應用機器學習和資料分析來預測未來故障的可能性,進而減少資產故障並降低成本。現在屬於 IBM Maximo Application Suite 一部分的 Maximo Predict,它在資產資料、使用情形和環境中尋找一些模式,並在這些模式與任何已知的問題之間建立關聯,以協助可靠性工程師和維護主管預測故障,並且分享資料與進行評分。

Maximo Predict 的主要功能

  • 運用來自 IoT 感應器、作業、IT 及 EAM 系統的資料
  • 包括五個現成可用的預測模型範本和相關聯的視覺化
  • 包括用於建置自訂模型的綜合性分析 API 程式庫
  • 使用 Watson Machine Learning 的評分預測模型
  • 模型評分可輕鬆與 Maximo Health 相整合,以改善狀況監視

Maximo Predict 的主要優勢

減少意外中斷和風險

預測資產故障並展開行動以預防營運中斷。

降低維護成本

藉由預先警告,在發生故障之前排程維護,防止過度維護資產。

增進資產使用率

如果您可以預測維護問題並減少運作時故障,即可更有效率地使用現有資產。

延長資產壽命

識別作業效能因素,並改善維護作法與可靠性。

增加產出

使工業製造、生產製程和產品變得更有效率而且更可靠,藉此提供更高的產能。

邁向視狀況維護

您可以透過 Maximo Health,使用來自資產感應器和其他來源(例如:天氣、資產記錄及工作歷程)的 IoT 資料來管理資產性能,藉此提高資產可用性並改善汰換規劃。屬於 IBM Maximo Application Suite 一部分的 Maximo Health,現在可提供合併的廣域視圖。有了資產性能洞察,您可以提高資產可用性並找出需要注意的資產。

Maximo Health 的主要功能

  • 具備機隊層面視圖和性能往下探查的單一直覺式儀表板
  • 感應器資料整合
  • 以性能為基礎的通知和動作
  • 依類型或群組的彈性資產性能評分

Maximo Health 的主要優勢

降低資產故障的成本和頻率

利用已登錄的 IoT 裝置來監視資產狀況,這些裝置會傳送感應器資料並觸發自動化動作,以減少代價高昂的故障。

提高資產可用性

追蹤狀況、成本、效能及剩餘使用壽命,以減少資產故障並將運作中斷降至最低。

優化預防性維護

結合資產記錄和感應器資料,以根據資產性能洞察採取動作,而非進行不必要的預防性維護。

降低營運風險

更深入的資產狀態檢視可協助您關注正確資產。

縮短做出資本更換決策的時間

利用可提供清楚資產視圖的強大分析功能,讓汰換規劃變得更準確更有效率。