预见性维护

提前发现设备故障,利用Prevision.io上的机器学习自动化来精简你的维修作业。

挑战

侦测设备故障

能够识别和预防设备故障是能源、移动和制造业组织机构面临的一个重大挑战。传统的预防性维修要求依据时间或设备使用情况提前制定维修计划。但是,由于这些方法是按照计划进行维修,而不评估设备的实际状况,因此系统性地造成意外故障。这导致产生极高的维修成本,并降低了维修操作工的效能。

机会

执行预见性维修

建立在机器学习算法基础上的预见性维修把不同来源 (传感器、物联网、 气象条件)提供的数据关联起来,以识别故障模式。这种技术旨在更好地预测哪些零部件应当提前更换。预测模型可以部署在设备上,并生成更加精确的预测,而不需要任何在线连接。 维修团队在需要维修的设备采取预防性措施,并且经理可以优化生产。

Prevision.io

把Prevision.io用于预见性维修

Prevision.io向团队提供一种自动化平台,可根据你的企业数据和目标迅速创建和部署机器学习模型。它根据你的设备数据生成定制模型,并且帮助在机器上部署模型。提前识别故障,更好地确定维修作业内容。

在Prevision.io的帮助下,我们已经从传统预防性维护模式转变为主动的、联网的维护模式。我们现在可以提前了解火车故障并采取相应行动。

材料部门的项目经理,运输和物流公司

把机器学习应用于你的业务经营中