可靠性解决方案

预测和防护技术可改善工厂可靠性

通过对受监控资产应用预测智能和现场诊断，保持工厂资产可用并创造收益

与故障发生之前解决问题相比，修复故障设备的成本高出 50% 以上。无论是机组还是现场设备中出现有问题资产，是否应用预测智能有可能就是生成目标实现与未实现之间的区别。

对于旋转设备，采用预测智能技术可以确定资产健康状况，使您缩短计划和计划外的停机时间，在降低维护成本的同时提升可靠性。依靠现场设备的预测诊断，您可以对其进行有效组态、标定和运行，从而保证生产设备的可靠性。

此外，当关键资产需要获得保护时，可以组合使用符合 API 的保护功能和预测，使您能够充满信心运营工厂。

工业制造领域高速生成大量的操作数据，但是难以提取企业级洞察。制造数据的重要元素是实境。如果不能深入了解与您的 OT 数据关联的基础制造流程和环境，就几乎无法获得可集成至制造流程的有意义的信息，进而无法改进性能。

更复杂的是，工业分析应用程序通常需要近乎实时的可执行洞察力。仅当足够早地预测以避免故障的情况下，发送机故障的预测模型才有价值。这需要管理在边缘生成的大量信息，并以较低延迟为正确的人或系统提供洞察。

面对这些独特的挑战，务必要采用专门的制造分析方法加速实现业务成果。我们的策略分析方法和全堆栈功能可简化数据科学实践、扩展见解以实时操作、支持灵活的企业扩展，从而加速实现实现价值。

解决实际工业用途问题

食品和饮料

全球食品和饮料行业遵守严格的食品守则，不断发展以满足消费者需求，才可适应日益激烈的竞争，增加微薄的利润空间。这使得制造商更深入了解其工厂数据，以了解其如何优化生产和应对挑战。有助于减少食品批次的变化、查看期限、监测食品温度，以实现存储和优化供应链。还有助于实现盈余和缩小供应缺口，以避免未来的供需矛盾，从而减少浪费并节省成本。

生命科学

生命科学领域在不断努力加速药品的入市流程、评估患者风险、预测需求以及优化生产，以避免断货。的预测性分析功能在设备分析、趋势预测和数据挖掘方面非常有效。例如，围绕质量和批次偏差的实境洞察可帮助您以较低的成本加快实现合规性和一致性，提高产量并提高资产利用率。如果能从如此海量的数据中挖掘出温度偏差、制冷暴露时间或其它异常事件，便能缩短批次放行前的等待时间。通过易于访问的质量洞察，您可以利用分析数据实现主动过程改进和提升生产率。

矿山

矿业公司在进行业务决策时仅使用不到 1% 的数据，无法实现优业务决策。操作过程中会受到原材料供货、频繁的内部或外部干扰、循环负载、过程延迟等持续变化影响，且难以在操作期间测量过程变量。另外，高达 50% 的矿山的总运行成本源自维护。解决方案可优化采矿流程，解决生产量、质量、能耗和节水的问题，并应对输入变量和干扰因素的变化。通过数据捕捉、集成、可视化，以及深入分析，旨在提高实体资产的可靠性、可维护性和可用性。