預(yù)測性維護(hù)智能平臺(tái)的特色

預(yù)測性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為預(yù)測分析允許用戶通過從收集的歷史數(shù)據(jù)中確定概率來預(yù)測未來的趨勢和事件。它預(yù)測潛在的情況，并確定每種情況的可能性，有助于促進(jìn)戰(zhàn)略決策。例如預(yù)測某臺(tái)機(jī)器將在當(dāng)天晚些時(shí)候發(fā)生故障；也可以是更長遠(yuǎn)的未來，比如預(yù)測這一年維護(hù)運(yùn)營所需的預(yù)算。使預(yù)測公司可以做出更好的決策并制定基于數(shù)據(jù)的策略。

預(yù)測性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為隨著世界產(chǎn)生越來越多的數(shù)據(jù)，無論是來自成千上萬的物聯(lián)網(wǎng)傳感器、顯示原材料和零件交付時(shí)間的運(yùn)輸數(shù)據(jù)，還是從全球氣象站收集的開源天氣數(shù)據(jù)，人工智能都在不斷成熟，以幫助人類理解所有信息。它能從茫茫噪音中篩選出信號(hào)，并做出可行的決策。通過人工智能的適當(dāng)配置，人工智能和ERP集成運(yùn)行的公司可以根據(jù)從數(shù)據(jù)中收集的信息采取行動(dòng)。

預(yù)測性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為對于預(yù)測維修，利用工業(yè)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和退化機(jī)理的經(jīng)驗(yàn)常識(shí)，可以預(yù)測設(shè)備的剩余有效運(yùn)行時(shí)間，制定維修策略。實(shí)現(xiàn)高效的預(yù)測維修，進(jìn)而降本增效，提高質(zhì)量安全。對于需求預(yù)測，廠家根據(jù)歷史訂單數(shù)據(jù)、工藝、生產(chǎn)線工作狀態(tài)進(jìn)行需求預(yù)測，從而指導(dǎo)生產(chǎn)鏈，管理風(fēng)險(xiǎn)，減少生產(chǎn)浪費(fèi)。對于質(zhì)量預(yù)測，通過分析生產(chǎn)線狀態(tài)和相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)來預(yù)測產(chǎn)質(zhì)量量，并將生產(chǎn)過程調(diào)整至合適的輸出狀態(tài)，以避免出現(xiàn)不良品。孿生數(shù)字技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了質(zhì)量預(yù)測技術(shù)的發(fā)展。

預(yù)測性維護(hù)智能平臺(tái)公司認(rèn)為工業(yè)設(shè)備在長期運(yùn)行過程當(dāng)中，其性能和健康狀態(tài)必然會(huì)下降。同時(shí)，隨著大型設(shè)備部件的增多，運(yùn)行環(huán)境更加復(fù)雜多樣，設(shè)備退化的概率也會(huì)逐漸增大。未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)其退化或異常，可能造成設(shè)備故障或失效，甚至造成財(cái)產(chǎn)損失、人員傷亡甚至環(huán)境破壞。