预测和预防
AVEVA™预测分析使工业公司能够在无代码环境中避免代价高昂的计划外停机时间. 拥有超过15年的大规模提供基于人工智能的预测分析的经验, AVEVA™预测分析可帮助工业用户在故障发生前数周或数月识别资产异常. 它可以预测故障发生的时间, 因此可以设置维护优先级, 它还提供了指令性建议, 例如修复问题的操作.
行业领导者信任AVEVA™预测分析，以最大限度地提高资产可靠性并防止意外停机.
每一个工业操作的正确特征
每个工业公司都有独特的需求. 具有广泛的特性集, 您的组织可以定制AVEVA™预测分析，最大限度地提高投资回报.
获取高级警报通知，并利用案例管理获取知识和全面报告. 没有编程或数据科学知识的用户可以进行部署, 验证, 并解释预测模型的结果. 该软件的预定义模板加速了配置、部署和扩展.
使用定制的数据和诊断工具来获得精确的实时洞察, 允许用户及时执行, 对警报条件进行一致的分析，以快速诊断和纠正问题. 确定当前性能如何匹配资产故障条件，并确定哪些单个传感器导致故障. 使用传感器预处理来检测传感器问题和不一致，提高数据质量.
故障时间预测提供了故障可能发生之前的估计时间, 因此，用户可以确定紧急情况，并计划维修和维护策略，优先考虑安全性和盈利能力. 对操作和维护有可操作的见解, 用户可以决定是否继续操作，直到计划维护或启动紧急停机.
使用AVEVA资产库中的规定性指导和推荐操作, 包含22个以上的资源,000工时的经验, 修复资产故障. 规定的行动使员工能够改进有关资产维护和性能问题的决策. 用户可以使用预定义的指导来采取行动，并通过确保团队调查来最小化修复时间, 管理, 并相应地解决问题.
快速轻松地推出和扩展预测性维护程序. 创建一个预测模型，并在所有相同类型的资产上复制该模型——加速实现价值的时间.
与AVEVA PI系统的本地集成允许您将实时和历史信息与人工智能(AI)和机器学习(ML)功能相结合. 本地集成, 用户可以在AVEVA PI系统中构建完成的工作并查看实时结果, 所以他们可以做得更快, 更明智的决定.
数据科学家可以使用Python或类似的语言在预测性维护循环中包含特定的算法. 监控一个应用程序中的所有分析，并使用内置模型模板补充自定义算法, 数据清理, 警报和警报工作流, 故障诊断, 规范的行为, 预测, 案例库. 使用内置集成与AVEVA PI系统利用实时和历史数据.
易监测瞬态期间的异常情况, 比如创业和倒闭, 并自动从历史记录中识别和比较以前的瞬时事件.
使用AVEVA的远程或现场 监测和诊断服务 了解如何部署、维护和监控模型. 或者，让AVEVA管理您的所有监控需求. AVEVA的专业工程师团队随时为您提供有用的见解和最佳实践.
AVEVA预测分析与现有的企业安全系统集成. 系统支持单点登录(single sign-on)认证，管理员可以对用户的访问权限和编辑权限进行细粒度管理.
客户成功案例
了解冰球突破网站的客户如何通过AVEVA™预测分析获得成功
SCG的化学物质
安大略发电公司
相关内容
查看最新的新闻、博客、活动、网络研讨会和成功故事.
