Progress DataRPM

DataRPM

Aproveite a enxurrada de dados do sensor provenientes de todas as máquinas. A detecção e previsão de anomalias colocam a ciência de dados para trabalhar para melhorias significativas em tempo de inatividade, qualidade e resultados finais. Mobilize o valor escondido em terabytes de dados de máquinas. Optimize suas operações, realize medições de valores dos negócios, e permaneça acima da competição.

Principais features

Análise Preditiva
Monitoramento de Desempenho
Otimização de Processos
Integração de Dados
Visualização de Dados

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Benefícios para os negócios – maximize o tempo de atividade, otimize o rendimento e melhore a qualidade

Os ativos da sua máquina geram grandes quantidades de dados com potencial para um valor comercial extraordinário. Ser capaz de detectar, rastrear e agir de acordo com anomalias de ativos aumentará a Eficácia Geral do Equipamento (OEE):

  • Redução de 90% no tempo de inatividade não planejado
  • Otimização de 20% no custo de estoque
  • Aumento de 35% na eficácia geral do equipamento
  • Aumento de 35% na vida útil dos ativos
  • 25% de melhoria na qualidade da saída
  • Aumento de 50% na eficiência operacional de um ativo


Como funciona?

A ferramenta detecta e prevê anomalias de dados do sensor de máquinas brutas de tudo, não apenas do conjunto de amostras aleatórias para gerar insights operacionais valiosos que provem uma avaliação de 360 graus do vigor do património.

A abordagem da ferramenta patenteada baseada no aprendizado da máquina ajuda na detecção da anomalia de forma rápida, independentemente da escala. Esse fato também reduz significativamente o aparecimento de alarmes falsos, conduzindo assim a alta precisão de resultados.

Além disso, nossa ação imediata diante de insights, ranqueada com índice de pontuação de acordo com o nível de significância, ajuda a resolver problemas operacionais críticos- abrindo assim um espaço a um novo mundo de oportunidades em potencial.


Os 4 passos do processo são simples, poderosos e eficientes:

• Passo 1: Análise- Dados de múltiplas fontes são feitos para verificar o alcance normal de condições determinadas.

• Passo 2: Detecte- Padrões são identificados para determinar anomalias além do intervalo comum.

• Passo 3: Preveja- Algorítimos patenteados são aplicados para fazer previsões de futuras anomalias. Todas as anomalias são alocadas por índice de pontuação e marcados para ações futuras.

• Passo 4: Ação- A ação é a base prioritária das pontuações alocadas com base na significância.


Benefícios:

• Personalização fácil- Modelagem individual para diferentes ativos.

• Escalabilidade ilimitada- Suporte nos dados automatizados de qualquer volume.

• Rápido, e com resultados precisos-— Automação que garante precisão e velocidade.

• Acessibilidade flexível- Acessibilidade através do clouds ou on-premise.

• Fácil de usar- Interface intuitiva pode ser operada facilmente por cientistas de dados. 

• Resultados gerados automaticamente-— Soluções apropriadas recomendadas com base na análise dos dados.

• Resultados de auto-aprimoramento-— Aprendizagem contínua da máquina garante melhores resultados a cada momento.

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