Предсказательное обслуживание
Система предсказания отказов промышленного оборудования Экспонента позволяет выявлять аномалии и предотвращать отказы заранее на основе методов искусственного интеллекта
Сэкономьте деньги
и время
и время
Комплексное внедрение системы Экспонента.Предсказательное обслуживание поможет оптимизировать процесс технического обслуживания, повысить его эффективность, сократить расходы компании, разумно использовать активы и повысить качество продукции
Диагностика состояния оборудования
в режиме онлайн
в режиме онлайн
Непрерывный мониторинг позволяет обнаруживать изменение
состояния ценных активов предприятия на ранней стадии, планировать проведение технического обслуживания непосредственно перед
отказом и предотвращать различные виды отказов,
незапланированные ремонты и простои
состояния ценных активов предприятия на ранней стадии, планировать проведение технического обслуживания непосредственно перед
отказом и предотвращать различные виды отказов,
незапланированные ремонты и простои
Цифровой двойник
Анализ данных
Система ИИ
Оповещения
Сбор данных системой IoT
Облачная платформа
Пользовательское ПО
Чем «Экспонента.Предсказательное
обслуживание» лучше аналогов
обслуживание» лучше аналогов
- Легкий старт
- У нас богатая собственная база эталонных моделей динамических систем.
- Накоплен большой опыт создания моделей для наших клиентов.
- Система ориентирована на промышленных специалистов
- Исследования признаков проходят с помощью интуитивных приложений.
- Автоматическое обновление/дообучение моделей при подключении новых активов и их старении.
- Простота внедрения на целевые платформы
- Широкий спектр поддержки встраиваемых систем (процессоры, ПЛИС, ПЛК).
- Интеграция с корпоративными IT/OT системами.
- Отсутствие данных об отказах не является критичным
- Данные можно получить с помощью динамических моделей.
- Мы можем научить модель только на данных нормальной работы, не требуются данные о сбоях.
Планирование и контроль выполнения технического обслужвания
Система предсказания отказов использует исторические данные для прогнозирования будущих событий: обнаружение аномалий, прогноз возникновения отказов, предсказание остаточного срока компонентов и узлов. Для повышения эффективности и точности прогнозирования датасет может быть дополнен данными с цифровых двойников.
Мониторинг системы
Система предсказания отказов использует исторические данные для прогнозирования будущих событий: обнаружение аномалий, прогноз возникновения отказов, предсказание остаточного срока компонентов и узлов. Для повышения эффективности и точности прогнозирования датасет может быть дополнен данными с цифровых двойников.
Система Интернета вещей (IoT)
Датасет формируется на основе данных, собранных системой датчиков с реальных активов. Для автоматизации процесса сбора данных развертывается система IoT, которая включает систему датчиков, серверы и хранилище, необходимые для работы системы предсказания отказов в реальном времени.
Цифровой двойник (подзаголовок)
Для повышения эффективности и точности прогнозирования или в случаях отсутствия достаточного количества данных разрабатывается виртуальная модель физического актива. Цифровой двойник моделирует рабочие состояния, процессы и жизненный цикл актива и позволяет сгенерировать датасеты любого объёма, которые трудозатратно получить в реальности.
Система Интернета вещей (IoT)
Датасет формируется на основе данных, собранных системой датчиков с реальных активов. Для автоматизации процесса сбора данных развертывается система IoT, которая включает систему датчиков, серверы и хранилище, необходимые для работы системы предсказания отказов в реальном времени.
Цифровой двойник (подзаголовок)
Для повышения эффективности и точности прогнозирования или в случаях отсутствия достаточного количества данных разрабатывается виртуальная модель физического актива. Цифровой двойник моделирует рабочие состояния, процессы и жизненный цикл актива и позволяет сгенерировать датасеты любого объёма, которые трудозатратно получить в реальности.
Диагностика и прогнозирование отказов
на основе ИИ
на основе ИИ
Система предсказания отказов использует исторические данные для прогнозирования будущих событий: обнаружение аномалий, прогноз возникновения отказов, предсказание остаточного срока компонентов и узлов. . Для повышения эффективности и точности прогнозирования датасет может быть дополнен данными с цифровых двойников.
Система Интернета вещей (IoT)
Датасет формируется на основе данных, собранных системой датчиков с реальных активов. Для автоматизации процесса сбора данных развертывается система IoT, которая включает систему датчиков, серверы и хранилище, необходимые для работы системы предсказания отказов в реальном времени.
Цифровой двойник (подзаголовок)
Для повышения эффективности и точности прогнозирования или в случаях отсутствия достаточного количества данных разрабатывается виртуальная модель физического актива. Цифровой двойник моделирует рабочие состояния, процессы и жизненный цикл актива и позволяет сгенерировать датасеты любого объёма, которые трудозатратно получить в реальности.
Система Интернета вещей (IoT)
Датасет формируется на основе данных, собранных системой датчиков с реальных активов. Для автоматизации процесса сбора данных развертывается система IoT, которая включает систему датчиков, серверы и хранилище, необходимые для работы системы предсказания отказов в реальном времени.
Цифровой двойник (подзаголовок)
Для повышения эффективности и точности прогнозирования или в случаях отсутствия достаточного количества данных разрабатывается виртуальная модель физического актива. Цифровой двойник моделирует рабочие состояния, процессы и жизненный цикл актива и позволяет сгенерировать датасеты любого объёма, которые трудозатратно получить в реальности.
Интеграция результатов для принятия решений
Система предсказания отказов использует исторические данные для прогнозирования будущих событий: обнаружение аномалий, прогноз возникновения отказов, предсказание остаточного срока компонентов и узлов. . Для повышения эффективности и точности прогнозирования датасет может быть дополнен данными с цифровых двойников.
Система Интернета вещей (IoT)
Датасет формируется на основе данных, собранных системой датчиков с реальных активов. Для автоматизации процесса сбора данных развертывается система IoT, которая включает систему датчиков, серверы и хранилище, необходимые для работы системы предсказания отказов в реальном времени.
Цифровой двойник (подзаголовок)
Для повышения эффективности и точности прогнозирования или в случаях отсутствия достаточного количества данных разрабатывается виртуальная модель физического актива. Цифровой двойник моделирует рабочие состояния, процессы и жизненный цикл актива и позволяет сгенерировать датасеты любого объёма, которые трудозатратно получить в реальности.
Система Интернета вещей (IoT)
Датасет формируется на основе данных, собранных системой датчиков с реальных активов. Для автоматизации процесса сбора данных развертывается система IoT, которая включает систему датчиков, серверы и хранилище, необходимые для работы системы предсказания отказов в реальном времени.
Цифровой двойник (подзаголовок)
Для повышения эффективности и точности прогнозирования или в случаях отсутствия достаточного количества данных разрабатывается виртуальная модель физического актива. Цифровой двойник моделирует рабочие состояния, процессы и жизненный цикл актива и позволяет сгенерировать датасеты любого объёма, которые трудозатратно получить в реальности.
Полезные материалы
из нашего опыта
из нашего опыта
ИИ в промышленности 2022
Давайте обсудим ваш проект
Оптимизируйте процесс технического обслуживания, повысьте его эффективность и качество продукции с помощью технологии Экспонента.Предсказательное обслуживание