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為什麼選擇 Senseye 預測性維護？

許多組織難以將預測性維護轉移到單獨使用案例之外。資料分散、專業知識不足，而且團隊因為沒有明確的優先順序而遭到警報困擾。

senseye 預測性維護通過一種經過驗證的方法，結合了工業 AI、領域知識和可擴展技術，解決這些挑戰。它可協助維護團隊了解資產狀況、預測故障風險，並決定首先採取哪些行動，而無需依賴手動分析或專家技能。

Senseye 旨在與您的組織一起成長，支援跨資產、站點和成熟度等級的一致維護策略，協助您將預測性維護轉化為可重複的業務能力。

預測性維護架構的插圖，顯示從現場層級工業設備通過工業連接服務，到邊緣驅動器和機器分析，以及到雲端 (IT) 層級的 senseye 雲端應用程序和維護工作流程管理，突出製造商如何實現可擴展狀態監控和預測性維護。

主要優勢

圖示代表可擴充的工業維護解決方案，顯示一個擴展的方形，並帶有勾選標記，象徵經過驗證的可擴展性和系統成長。

建立可擴充的預測性維護

透過一致的方法，跨資產類型、工廠和區域運作，而不會增加複雜性，從而不會增加複雜性。

帶上向上箭頭的時鐘圖示，表示改善正常運行時間或增加營運可用性。

減少未計劃的機器停機時間

早期偵測資產和工地間的故障跡象，以防止意外停機和生產損失。

象徵精準可靠的維護的圖示，其中一隻手握住扳手並帶有勾選標記，表示準確且高效的工業維護性能。

以更少的努力提高可靠性

將維護資源集中在具有最大影響力的地方，減少消防並改善長期資產績效。

特色功能

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汽車裝配線，部分組裝的白色汽車由工廠內的高架輸送系統懸掛。

汽車用的 Senseye 預測性維護

透過一致的預測性維護方法來支援大量生產，有助於減少中斷、管理資產風險，並在各廠房間調整維護實務。

常見問題

探索資源（英語）

播客

播客 | BlueScope：擴展預測性維護

播客 | PDM 冠軍的角色

播客 | 如何啟動 PDM 項目

播客 | 為什麼 PdM 項目不能擴展

播客 | 成功部署 PDM 的 5 個階段

白皮書

電子書 | 通過工業連接啟用 PDM

白皮書 | 利用可擴充的 PDM 最大化投資報酬率

指南 | 大規模實施 PDM

報告 | 生成人工智能在 PDM 中的變革性作用

操作方法 | 概念證明

參考和使用案例

參考 | 默瑟塞爾加的先進機器監控

參考 | 通過對小谷義驅動系統進行改善性能

使用案例 | 汽車製造商

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