Brownfield Analytics使制造商能够完全透明地了解生产和机器状况。它可视化基本的关键绩效指标，突出显示偏差并提供见解以优化生产力。它支持 SINUMERIK 和第三方计算机，通过数据驱动的决策和持续改进，实现快速部署并减少计划外停机时间。
使用明确、可比的 KPI 快速发现偏差和效率低下之处。Brownfield Analytics揭示了绩效差距和改进机会，以支持整个车间的持续优化。
使用数控、驱动和状态综合数据监控机器状态并尽早发现异常。这样可以减少计划外停机时间，防止故障，并支持主动维护计划。
使用开放 API 访问机器运行状况指标、周期时间趋势和生产 KPI。将见解无缝集成到仪表板、MES、SCADA 和高级分析环境中。
操作模式可视化关键生产指标，例如机器状态、程序执行、循环时间、效率和可用性。这些见解可以快速识别偏差，支持规划，并帮助生产团队比较整个车间的机器性能，以优化吞吐量并尽早解决问题。
条件模式结合了 NC、驱动和机床状态数据，以计算轴、组件和工件的详细运行状况指示器。它可以生成机器指纹，可以检测异常，突出显示磨损的早期迹象，并使操作员能够透明地了解机械行为，从而实现快速诊断和数据驱动的维护决策。
机电一体化模式可深入了解 Sinumerik 控制的机器轴。它监控滚珠丝杠、皮带、变速箱、行星级和编码器电机组件，以识别机械磨损和精度问题。这些见解可提高可用性，支持精确工作，并指导更明智的维护计划和备件决策。
所有关键 KPI，包括机器运行状况指标、周期历史记录、状态信息和生产数据，均可通过开放 API 获得。这使客户可以轻松地将Brownfield Analytics的见解集成到现有仪表板、分析解决方案、MES或SCADA系统以及跨站点报告工具中。
Innomotics使用Brownfield Analytics来监控多代SINUMERIK的机器状况，及早发现问题，减少计划外停机时间。该解决方案通过持续监控和基于关键绩效指标的生产洞察来提高零件质量、增强可靠性并做出明智的维护决策。
