对制造商提高预见性维护与数据+人工智能

维护设备在车间、在舰队或对大多数企业来说,是一个复杂的领域。每一块设备可以生成tb的非结构化和半结构式数据每天和坐落在全球范围内和在天空中。

知道什么时候设备需要维护企业是至关重要的。计划外停机是主要的破坏我们的企业。失败的一个关键的组件可以花费数百万美元的生产损失每天除了下游影响生产和客户的协议。节省时间和金钱的一个重要方法是使用机器学习来更好地预测故障和计划早些时候发生故障前的维护工作。

在这个会话,砖全球制造业和物流的领袖,Rob猎隼将深入讨论制造商是如何改变他们的业务数据和人工智能,利用内部和外部数据源在一系列非结构化、半结构式和结构化数据以接近实时的见解。

抢劫将加入一个砖解决方案架构师,他会穿过如何构建一个实时从物联网设备的端到端数据管道流摄入任何结构的数据,并使用砖毫升预测特定的组件失败对这些数据集,以确保更大的质量、效率和可用性。我们将穿过我们的免费预见性维护解决方案加速器后,您可以使用网络研讨会开始提高预见性维护组织内部。

议程一眼就

演讲者
Rob猎隼砖全球制造业和物流的领袖