Hitachi Vantara расширяет линейку IoT-решений Lumada для обслуживания оборудования

27 сентябрь, 2018 - 15:25

Hitachi Vantara расширяет линейку IoT-решений Lumada для обслуживания оборудования

На конференции NEXT 2018 компания Hitachi Vantara представила решения серии Maintenance Insights, которые должны пополнить линейку решений Lumada. Эти решения для Интернета вещей (IoT), разработанные на основе искусственного интеллекта (ИИ), используют высокоточные прогностические и директивные алгоритмы, которые помогают заказчикам выявлять потенциальные сбои в оборудовании и дают необходимые рекомендации по ремонту и обслуживанию, позволяющими повысить эффективность эксплуатации и избежать простоев. Такие усовершенствования позволят компаниям улучшить результаты бизнеса за счет максимально полного использования потенциала данных независимо от их местонахождения – будь то центр обработки данных, облако или оконечные устройства – и занять ведущие позиции на современном рынке, активно использующем цифровые технологии и решения в области аналитики данных.

Новые решения серии Lumada Maintenance Insights подходят для компаний, работающих в области перевозок, промышленного производства, энергетики, а также эксплуатирующих сложное оборудование, непредвиденные простои которого могут привести к значительным финансовым потерям и тяжелым последствиям с точки зрения безопасности. По некоторым оценкам, заказчики тратят $37 млрд на предложения от конкурентов, которые представляют собой попытки связать воедино разрозненные программные продукты для планирования, подготовки, ремонта и выставления счетов. В решениях серии Lumada Maintenance Insights используется интегрированный подход для поддержки сотрудников всех уровней, участвующих в процессах ремонта и обслуживания – от техников по ремонту и менеджеров по обслуживанию до директоров производств и руководителей бизнес-направлений.

Решения серии Lumada Maintenance Insights помогают заказчикам в решении следующих наиболее распространенных проблем:

  • Простои оборудования: непредвиденные отключения, которые влияют на основные производственные показатели.
  • Отсутствие возможности исправления ошибок с первой попытки: высокие затраты на доработку и производственные потери.
  • Лишние запасные компоненты на складах: не те компоненты не в том месте.
  • Низкий уровень удовлетворенности заказчиков: снижение процента продлений контрактов на обслуживание.

В решениях серии Lumada Maintenance Insights использованы модели машинного обучения, которые можно легко адаптировать для управления конкретными ресурсами и встраивания в конкретные производственные процессы. Предлагаемые решения позволяют определять состояние оборудования на основе анализа более ранних и текущих данных о его ремонте. Затем, на основе анализа полученных данных, они вырабатывают перечень рекомендованных шагов по обслуживанию или ремонту оборудования с указанием времени/последовательности их выполнения. Кроме того, данные решения позволяют подготавливать и отслеживать выполнение рекомендаций по ремонту, оптимизации графика процедур обслуживания, поставки запасных компонентов и эффективности обслуживания.