Les utilisateurs peuvent créer leurs propres modèles d'IA et personnaliser des bibliothèques de diagnostic exclusives, ce qui permet de réutiliser les connaissances et d'améliorer la rentabilité. Accédez à une suite complète d'API pour une intégration fluide aux systèmes d'entreprise existants afin de permettre l'interopérabilité des données et la collaboration commerciale.

Les modèles de séries chronologiques analysent des données multipoints afin de fournir des alertes précoces en cas de risques liés à l'équipement. En s'appuyant sur les données historiques, ces modèles établissent une base de référence pour le fonctionnement normal de l'équipement, surveillent les écarts en temps réel et avertissent à l'avance en cas de panne potentielle 7 à 30 jours avant qu'elle ne se produise.

Le modèle de vibration intègre l'IA à des algorithmes basés sur la physique pour analyser automatiquement les spectres de vibrations et effectuer des diagnostics intelligents. Tirant parti de la technologie d'analyse spectrale, le modèle identifie les défauts courants des machines tournantes telles que les roulements, les engrenages et les moteurs, afin d'obtenir une précision diagnostique de plus de 90 %.

Intégrez différentes sources de données telles que OPC UA et FTP pour permettre une connectivité fluide avec les bases de données PLC, DCS, MES et en temps réel. Les systèmes de contrôle industriels d'origine ne nécessitent aucune modification, ce qui permet un déploiement à faible couplage.