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预测性维护

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 PREDICTIVE MAINTENANCE - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 分析与建模 - 过程分析
  • 分析与建模 - 实时分析
  • 应用基础设施与中间件 - 数据交换与集成
  • 功能应用 - 企业资产管理系统 (EAM)
  • 基础设施即服务 (IaaS) - 其他
适用行业
  • 设备与机械
适用功能
  • 维护
用例
  • 预测性维护
客户
关于客户
挑战

制造商正确地专注于提高利润率和增加收入。吸引新客户、销售更多产品和精益实践会有所帮助。然而,随着设备复杂性的提高,设备监控能力也随之提高。制造商现在可以从维护服务中获得收入。预防性维护有其优势,但要真正延长正常运行时间并保持服务水平,就需要预测性维护。无缝的 IoT 和机器传感器数据集成以及低延迟消息传递骨干对于可扩展、快速和可靠的传输至关重要。以亚秒级的速度提供潜在的大量数据是下游活动的关键。 webMethods Integration 以通用消息传递为特色,通过企业级服务总线满足了这一需求,用于机器数据的连接、消息传递、转换和安全性,以进行高级实时分析。

解决方案

Software AG 将物联网 (IoT)、流分析和流程分析带入制造商的集成预测性维护解决方案中。物联网提供直接从设备访问使用和状态数据的途径。流分析结合预测分析来预测机器故障。过程分析,有助于监控和安排现场服务技术人员。最终结果:降低技术人员成本并提高服务水平——使您能够以更低的成本交付更具竞争力的服务合同。

收集的数据
Asset Performance, Machine Performance, Machine Utilization Rate, Total Effective Equipment Performance (TEEP)
运营影响
  • [Data Management - Real Time Data Analysis]
    Combined streaming and process analytics to understand changes in capacity, usage trends for both customers and service providers, obtaining diverse data types from multiple sources at speed to drive real-time analysis.
  • [Data Management - Data Analysis]
    Flexible use of operating data in the context of process capacities and customer requirements.
数量效益
  • Reduced technician costs and improved service levels.

  • Deliver more competitive service contracts at a lower cost.

  • Increased real-time visibility into field service technician tasks and performance.

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