هوش دیجیتال و سامانههای سازمانی
نگهداری پیشبینانه و اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی
تحلیل داده تاریخی و Real-time نگهداری، نقص، قابلیت اطمینان و مصرف برای پیشبینی خرابی پیش از وقوع.
- هدف
- شناسایی Pattern، Anomaly و روند Degradation و برآورد Remaining Useful Life برای Component و سیستمها.
- نحوه عملکرد
- تبدیل توصیههای مبتنی بر ریسک به تنظیم برنامه و Interval نگهداری، برنامه منابع و اولویتبندی Work Order.
- یکپارچهسازی
- اتصال به برنامهریزی نگهداری، قابلیت اطمینان و موتور مدیریت ریسک.
- مناسب برای
- تیمهای مهندسی، قابلیت اطمینان و برنامهریزی نگهداری.
- نتیجه
- پیشبینی و برنامهریزی زودتر برای تعداد بیشتری از خرابیهای احتمالی، با کاهش ریسک AOG.