Les utilisateurs peuvent créer leurs propres modèles d'IA et personnaliser des bibliothèques de diagnostic exclusives, permettant la réutilisation des connaissances et améliorant la rentabilité. Accédez à une suite complète d'APIs pour une intégration transparente avec les systèmes d'entreprise existants afin de permettre l'interopérabilité des données et la collaboration commerciale.

Les modèles de séries chronologiques analysent des données multipoints pour fournir des avertissements précoces des risques liés à l'équipement. En tirant des leçons des données historiques, ces modèles établissent une base de référence pour le fonctionnement normal de l'équipement, surveillent les écarts en temps réel et délivrent des avertissements anticipés de défaillances potentielles 7 à 30 jours avant qu'elles ne se produisent.

Le modèle de vibration intègre l'IA avec des algorithmes basés sur la physique pour analyser automatiquement les spectres de vibration et effectuer des diagnostics intelligents. En tirant parti de la technologie d'analyse spectrale, le modèle identifie les modèles de défauts courants dans les machines tournantes comme les roulements, les engrenages et les moteurs pour atteindre une précision de diagnostic de plus de 90 %.

Intégrez avec diverses sources de données comme OPC UA et FTP pour permettre une connectivité transparente avec PLC, DCS, MES et bases de données en temps réel. Les systèmes de contrôle industriels originaux ne nécessitent pas de modification, ce qui permet un déploiement à faible couplage.