Os usuários podem criar seus próprios modelos de IA e personalizar bibliotecas de diagnóstico exclusivas, permitindo a reutilização do conhecimento e melhorando a relação custo-benefício. Acesse um conjunto abrangente de APIs para uma integração perfeita com os sistemas corporativos existentes para permitir a interoperabilidade de dados e a colaboração comercial.

Os modelos de séries temporais analisam dados de vários pontos para fornecer alertas precoces sobre os riscos do equipamento. Ao aprender com dados históricos, esses modelos estabelecem uma linha de base para a operação normal do equipamento, monitoram os desvios em tempo real e fornecem avisos antecipados de possíveis falhas de 7 a 30 dias antes que elas ocorram.

O modelo de vibração integra a IA com algoritmos baseados em física para analisar automaticamente os espectros de vibração e realizar diagnósticos inteligentes. Aproveitando a tecnologia de análise espectral, o modelo identifica padrões de falhas comuns em máquinas rotativas, como rolamentos, engrenagens e motores, para alcançar uma precisão diagnóstica de mais de 90%.

Integre-se com várias fontes de dados, como OPC UA e FTP, para permitir uma conectividade perfeita com PLC, DCS, MES e bancos de dados em tempo real. Os sistemas de controle industrial originais não requerem modificações, permitindo a implantação de baixo acoplamento.