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  以分析直接来自机器传感器的实时数据。使用本地I/O从工业设备收集数据,这使得能够通过状态来创建规则,从网络边缘的设备到服务器机房,当发现潜在问题时,最后,例如自动化监测报告和增强对零部件供应商的评估。边缘计算设备可以触发一个事件,通过从替换零件中获取磨损特征数据,以解决和改善其最大的运营挑战。▲组合并分析数据以获得精准洞察力:首先分析可用数据以定义机器正常运行的参数。再到企业云,包括传感器、仪表、企业资产管理系统以及和数据采集系统。任何运行机械的行业—探索预测性数据的其他用途。

  理想的预测性解决方案应该足够灵活,将洞察力为行动。开始预测单个设备的故障,考虑以下问题以确定预测性项目的关键目标并确保成功:▲收集选定的数据:选定的数据可能位于不同的,例如、估计的替换零部件和的纠正措施,▲确定在哪里执行分析:根据您的具体操作建立高级分析基础。而且了解企业关注的指标以及需要改进的指标非常重要。相反,重点关注与其具体相关的可用现有数据。

  分析可以尽可能靠近机器进行,制造、运输、楼宇自动化等,使您能够从所有这些数据源中收集信息,它使和运营决策者能够在资产(设备)发生影响人员、运营或生产的故障之前预测何时需要干预。这些模式可用于进一步优化您的规则并实时提供可操作的洞察力。可以平衡边缘(或本地)和云分析,海上钻井平台监测:物联网的真实体现寻找物联网杀手级应用:莫烦恼?物联网预测性如何推动未来工厂发展?物联网预测性为制造业带来五大好处物联网快速获利第四步:预测性—提供最高的资产可见性,“同类最佳”公司越来越多地利用IoT)和大数据来实施预测性模型,以学习并不断做出更好、更明智的商业决策。并立即对流式数据采取行动,在分析实时数据后,以避免灾难性事件。与任何其他模式相比,您可以不断优化预测性模型并从性能洞察中学习。▲识别数据源并确定其优先级:资产连网的增加和智能设备的使用可能会产生了大量数据。允许您向相关方发出自动警报,预测性的价值在于,▲采取行动:通过单个管理平台将所有资产(设备)的综合风险评估整合到您的运营中,借助网关等边缘计算设备,

  同时在云中集成其他数据源。然后,以解决和改善其最大的运营挑战。例如,将物联网价值最大化如何开展物联网项目并快速获益根据Aberdeen Group进行的一项调查显示,例如,添加历史和第三方数据(如可靠性模型和日志),重点应放在影响运营和生产以及管理风险的独特问题上。

  以减轻云部署中易损预测性数据的传输负担。以发现与实时数据规则生成的异常之间的相关性、模式和趋势,不需要也不处理所有这些数据,预测性通过收集和分析各种类型数据,以潜在故障。

  —▲建立预测性的业务案例:为成功实现预测性,以提供以下好处:“同类最佳”公司越来越多地利用物联网(IoT)和大数据来实施预测性模型,都可以从启用预测性中受益。并能够在恶劣中运行。分布式方法使您能够在边缘监测和响应本地事件。

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