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TrendMiner impulsado por TrendMiner

TrendMiner es una plataforma avanzada de análisis de datos diseñada para ayudar a las empresas industriales a obtener información a partir de sus enormes cantidades de datos de proceso. Utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático y técnicas de reconocimiento de patrones para analizar los datos de series temporales generados por los equipos y procesos industriales. TrendMiner ayuda a los ingenieros y operadores a descubrir patrones, anomalías y correlaciones valiosos en sus datos, lo que les permite optimizar la producción, aumentar la eficiencia y reducir el tiempo de inactividad. TrendMiner es intuitivo y fácil de usar.

Descubre TrendMiner

¿Por qué Análisis industrial avanzado simplificado?

... para inversiones en infraestructura. TrendMiner se integra con las bases de datos PCS7 y otras bases de datos (series temporales) de Siemens.
-Visualice los datos operativos contextuales y de series temporales con una variedad de modos de visualización y amplias opciones de búsqueda y filtro
-Analice con etiquetas calculadas, comparación de capas, tablas de comparación y motor de recomendaciones
-Cree monitores y huellas dactilares para las notificaciones, las alertas tempranas y predecir el mantenimiento
-Amplíe la información operativa utilizando eventos capturados y de terceros para analizar el contexto
-Cree paneles operativos personalizados para la exploración y la colaboración interactivas

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Ventajas

  • Análisis de las causas principales de los cambios de calidad: aumento del rendimiento del 1%, lo que permite ahorrar hasta 2 millones de dólares al año
  • Análisis de los factores que influyen en la calidad de los productos GMP: del 70 al 95% de la producción según el objetivo
  • Ahorro de 100 000 euros/año Prevenir los daños por corrosión
  • Mantenimiento predictivo de las incrustaciones del intercambiador de calor
  • Más de un 1% de aumento total de ingresos en toda la línea de producción
  • Más del 5% de aumento de ingresos al optimizar el proceso Haber/Bosch de más de 100 años

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Información y recursos adicionales

Demostración

Sitio web TrendMiner

Requisitos previos

Series temporales almacenadas en la PCS7 Historian L4