Jak LoRaWAN^® i sztuczna inteligencja rewolucjonizuje konserwację predykcyjną: monitorowanie stanu w praktyce

W jaki sposób nowoczesne rozwiązania z zakresu IIoT, wyposażone w narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji, pomagają wcześnie wykrywać usterki, optymalizować procesy konserwacji i obniżać koszty? Na podstawie rzeczywistych przykładów z branży nasz ekspert z firmy WIKA, Michael Heider, pokazuje, w jaki sposób przedsiębiorstwa mogą czerpać korzyści z inteligentnego monitorowania maszyn.

Poznasz następujące zagadnienia:

• Inteligentna technologia czujników zamiast sterowania ręcznego
  W jaki sposób czujniki bezprzewodowe automatycznie gromadzą dane i przesyłają je do centralnych platform za pośrednictwem energooszczędnych sieci, takich jakLoRaWAN^®
• Automatyczna analiza wartości pomiarowych
  W jaki sposób narzędzie oparte na uczeniu maszynowym tworzy indywidualne modele dla każdej maszyny, rozpoznaje wzorce w danych pomiarowych i automatycznie klasyfikuje anomalie.
• Przykład 1: System wczesnego ostrzegania przed nieplanowanymi awariami
  Jak firma chemiczna zapobiegła nieplanowanemu przestojowi dzięki monitorowaniu opartemu na sztucznej inteligencji.
• Przykład 2: Znacznie mniej przestojów i większa wydajność
  Jak firma wydobywcza znacznie skróciła przestoje maszyn i potroiła odsetek rzeczywiście niezbędnych prac konserwacyjnych.
• Szybki zwrot z inwestycji
  Jak już po kilku miesiącach można osiągnąć zwrot z inwestycji w inteligentne rozwiązanie do monitorowania stanu technicznego – dzięki zoptymalizowanym procesom konserwacji, skróceniu przestojów i efektywnemu wykorzystaniu zasobów.

Czy chcesz dowiedzieć się więcej o możliwościach, jakie oferuje monitorowanie stanu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji? Wypełnij poniższy formularz, aby uzyskać dostęp do nagrania.