WeSenseAll Subscription

WeSenseall通过为工业资产实现数据驱动的决策来支持客户的数字化转型。我们的解决方案使用工业传感器、安全数据采集、基于云的分析来数字化机器行为。通过应用统计分析和机器学习，我们将原始运营数据转化为可操作的见解，从而在不中断现有生产系统的前提下提高可靠性、维护计划、安全性和整体运营效率。

原因何在使用数据预测故障并优化运营？

WeSenseAll 是一个软件平台，适用于需要更好地了解机器状态和性能的工业公司。它通过分析通过MQTT从各种来源发送的数据，为维护和运营团队提供服务。该系统可以检测异常，预测故障，并帮助消除计划外停机，降低维护成本并提高整体设备效率。

通过及早发现异常和预测故障，减少计划外停机时间。该系统持续分析传入的数据并识别与正常运行的偏差，使维护团队能够在故障发生之前采取行动，避免代价高昂的生产中断。
通过从基于时间的决策转向基于条件的决策来优化维护活动。WeSenseAll 使用实时数据和预测模型来指示何时实际需要干预，减少不必要的检查，降低维护成本并改善资源分配。
通过数据驱动的洞察提高运营效率和设备性能。该系统可识别机器运行中的趋势、效率低下和隐性损失，支持更好的决策、提高 OEE 并实现持续的流程优化。

通过 MQTT 处理和分析来自传感器、PLC 和其他系统的数据流。实时检测与正常操作的偏差，从而能够即时了解机器状况并更快地响应新出现的问题。

使用机器学习和统计模型来识别数据的模式和趋势。提前预测潜在故障，使维护团队能够计划干预措施，避免停机时间并减少紧急维修。

在清晰的仪表板中可视化机器状况、趋势、警报和异常。跟踪一段时间内的资产运行状况，比较运营状态，并支持数据驱动的维护、可靠性和生产计划决策。

丰田制造公司实施了WeSenseall来监控组装组件的工业机器人。
结果，该工厂将故障频率和成本降低了至少 15%。

通过 MQTT 使用来自传感器和 PLC 的数据检测机器磨损的早期迹象。识别振动或温度的异常，预测故障，并使维护团队能够在故障之前采取行动，从而减少停机时间并改善汽车生产线的生产连续性。