預測和防護技術可改善工廠可靠性

通過對受監(jiān)控資產(chǎn)應用預測智能和現(xiàn)場診斷，保持工廠資產(chǎn)可用并創(chuàng)造收益

與故障發(fā)生之前解決問題相比，修復故障設備的成本高出 50% 以上。無論是機組還是現(xiàn)場設備中出現(xiàn)有問題資產(chǎn)，是否應用預測智能有可能就是生成目標實現(xiàn)與未實現(xiàn)之間的區(qū)別。

對于旋轉(zhuǎn)設備，采用預測智能技術可以確定資產(chǎn)健康狀況，使您縮短計劃和計劃外的停機時間，在降低維護成本的同時提升可靠性。依靠現(xiàn)場設備的預測診斷，您可以對其進行有效組態(tài)、標定和運行，從而保證生產(chǎn)設備的可靠性。

此外，當關鍵資產(chǎn)需要獲得保護時，可以組合使用符合 API 的保護功能和預測，使您能夠充滿信心運營工廠。

工業(yè)制造領域高速生成大量的操作數(shù)據(jù)，但是難以提取企業(yè)級洞察。制造數(shù)據(jù)的重要元素是實境。如果不能深入了解與您的 OT 數(shù)據(jù)關聯(lián)的基礎制造流程和環(huán)境，就幾乎無法獲得可集成至制造流程的有意義的信息，進而無法改進性能。

更復雜的是，工業(yè)分析應用程序通常需要近乎實時的可執(zhí)行洞察力。僅當足夠早地預測以避免故障的情況下，發(fā)送機故障的預測模型才有價值。這需要管理在邊緣生成的大量信息，并以較低延遲為正確的人或系統(tǒng)提供洞察。

面對這些獨特的挑戰(zhàn)，務必要采用專門的制造分析方法加速實現(xiàn)業(yè)務成果。我們的策略分析方法和全堆棧功能可簡化數(shù)據(jù)科學實踐、擴展見解以實時操作、支持靈活的企業(yè)擴展，從而加速實現(xiàn)實現(xiàn)價值。

解決實際工業(yè)用途問題

食品和飲料

全球食品和飲料行業(yè)遵守嚴格的食品守則，不斷發(fā)展以滿足消費者需求，才可適應日益激烈的競爭，增加微薄的利潤空間。這使得制造商更深入了解其工廠數(shù)據(jù)，以了解其如何優(yōu)化生產(chǎn)和應對挑戰(zhàn)。有助于減少食品批次的變化、查看期限、監(jiān)測食品溫度，以實現(xiàn)存儲和優(yōu)化供應鏈。還有助于實現(xiàn)盈余和縮小供應缺口，以避免未來的供需矛盾，從而減少浪費并節(jié)省成本。

生命科學

生命科學領域在不斷努力加速藥品的入市流程、評估患者風險、預測需求以及優(yōu)化生產(chǎn)，以避免斷貨。的預測性分析功能在設備分析、趨勢預測和數(shù)據(jù)挖掘方面非常有效。例如，圍繞質(zhì)量和批次偏差的實境洞察可幫助您以較低的成本加快實現(xiàn)合規(guī)性和一致性，提高產(chǎn)量并提高資產(chǎn)利用率。如果能從如此海量的數(shù)據(jù)中挖掘出溫度偏差、制冷暴露時間或其它異常事件，便能縮短批次放行前的等待時間。通過易于訪問的質(zhì)量洞察，您可以利用分析數(shù)據(jù)實現(xiàn)主動過程改進和提升生產(chǎn)率。

礦山

礦業(yè)公司在進行業(yè)務決策時僅使用不到 1% 的數(shù)據(jù)，無法實現(xiàn)優(yōu)業(yè)務決策。操作過程中會受到原材料供貨、頻繁的內(nèi)部或外部干擾、循環(huán)負載、過程延遲等持續(xù)變化影響，且難以在操作期間測量過程變量。另外，高達 50% 的礦山的總運行成本源自維護。解決方案可優(yōu)化采礦流程，解決生產(chǎn)量、質(zhì)量、能耗和節(jié)水的問題，并應對輸入變量和干擾因素的變化。通過數(shù)據(jù)捕捉、集成、可視化，以及深入分析，旨在提高實體資產(chǎn)的可靠性、可維護性和可用性。