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여기에서 Predii의 예를 살펴 보겠습니다.
Predii , Palo Alto에 기반을 둔 예측 유지 보수 AI 회사는이 비전을 실현하는 데 도움을주는 회사 중 하나입니다.
회사의 솔루션은 센서 네트워크를 사용합니다. 위치, 속도, 온도 등과 같은 측정을 기록하는 이진 데이터 스트림을 제공합니다. 유지 관리 및 수리 관점에서 이러한 종류의 속성에서 불일치를 기록하고 식별 할 수있는 것은 구성 요소가 곧 실패 할 것인지를 예측할 수있는 핵심입니다.
복잡한 수학적 모델을 사용하여 “일반적인 ”작동 조건에서 시스템은 지속적으로 구성 요소를 확인하고 데이터를 Predii로 다시 공급하고 “일반적인”작동 임계 값에 속하지 않는 신호를 표시합니다.
이를 한 단계 더 나아가 Predii가 제공하는 기술입니다. 생성은 잠재적으로 제조업체의 공급망 관리 절차와 통합되어 공급망 관리 프로세스의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
Predii는 대규모 구성 요소가 실패 할 것이라고 예측할 수 있으며 제조업체는 알림을받을 수 있습니다. 클라우드에 연결된 장치를 통해 제조업체는 구성 요소 생산을 더 잘 계획하고 재고 수준을 최적으로 유지할 수 있습니다. 이와 같은 가능성을 가진 사람을 통해 인공 지능 기반의 예측 유지 관리가 제조업체를 위해 전 세계적으로 수십억 달러를 절약 할 수있는 잠재력을 확인할 수 있습니다.
마지막으로 최근 보고서 , 우리는 현재 기술 자원 DZone에서 경험하고 있습니다. 예측 유지 보수 시장은 2017 년 22 억 달러에서 2020 년에는 109 억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 연간 39 \% 증가입니다. 성장!
이러한 예측과 예측 유지 보수 솔루션의 채택이 증가함에 따라 제조업체는 자산 및 구성 요소 관리 프로세스를 최적화하여 비용을 더욱 절감 할 수 있습니다.
전체를 읽으려면 설명,이 기사를 확인하십시오- AI를 적용하면 제조업체가 수십억 달러를 절약 할 수있는 방법
답변
알았습니다. 대부분의 답변은 실제로