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IoT预测性维护

工业互联网 & IoT设备

减少超过15%的停机时间

在现代医学中,诊断通常是通过复杂而昂贵的设备完成的。使它们保持运转对于使患者能够获得最佳医疗服务至关重要。任何停机时间都会影响治疗过程的质量和医疗保健提供者的整体盈利能力。在现代医学中,诊断通常是通过复杂而昂贵的设备完成的。使它们保持运转对于使患者能够获得最佳医疗服务至关重要。任何停机时间都会影响治疗过程的质量和医疗保健提供者的整体盈利能力。

挑战

一家国际医疗设备制造商试图通过预测性维护工具减少其设备的停机时间。

解决方案

我们的研究人员建立了一个模型,可以仔细查看历史数据,在出现异常之前查找异常和故障迹象。

建立算法的关键挑战是对设备内部发生的物理过程进行精确建模。我们的解决方案是使用IoT监视设备,以根据机器的状况收集数据。然后,该解决方案将基于物理和历史数据的模型应用于传入数据,以预测设备将继续正常运行多长时间。

该解决方案可用于与机器相关的行业,在这些行业中,故障会导致运营停顿并影响公司的整体绩效。

效果

基于我们的模型的预测性维护解决方案将与故障相关的停机时间减少了15%以上。