预测性维护

实时监测,预测未来的可能结果 ;降低维护成本,提高用户体验

产品价值

工业数据价值挖掘

安全、经济的高质量数据处理能力,挖掘海量工业数据中隐藏的价值,改善效率和决策。

高性能大数据技术

支持高基数维度、高并发,复杂分析性能优越,实时性计算能力强。

多模态数据整合

支持图像、视频、文字、语音等不同模态的数据,以及这些数据的多模态表示和多模态融合。

智能分析建模平台

包括质量分析、实时分析、预警监控和用户管理等模块。

应用场景

生产工艺改进

利用数据分析手段,对产品的生成流程、工作方法,进行持续不断的改良,以达到提高生产效率、减少浪费以及完善产品的目的。

产品性能预测

采集工艺数据、性能数据以及质量数据等,进行特征提取和变换处理,建立模型,得到优化参数的取值区间。

良率根因分析

通过对异常前后各传感器时序数据分析,识别良率相关的重要因子,为设备调试和维护提供重要依据。

设备稼动率改善

对各生产环节状态、效率的全生命周期、进行实时性的监控管理,用数据分析的手段进行根因定位,提升设备稼动率。

提升设备维护效率

以数据分析的手段、发掘设备维护环节中的关键因素,前瞻性地做出决策,保证各环节高效对接,提升整体效率

故障预测与健康管理

针对资产设备管理中的状态感知,监控设备健康状况、故障频发区域与周期,通过数据监控与分析,预测故障的发生,从而大幅度提高运维效率。

状态监测与损耗预测

利用设备的历史运行数据、维修数据和失效数据等,进行建模分析,拟合曲线预测异常状态,及时报警提示。

资产性能管理

采集和分析历史和实时运营及资产数据,以提升资产性能、降低成本并促进核心业务运营中的关键任务决策。

人员综合效能分析

针对个人的实际生产量、不良品数、缺勤率、人为错误等数据,以及相关的因素进行分析,找出影响效能的根因。

工业互联网的“杀手级”应用:

预测性维护

成功案例