Senseye PdM - produk R&D 150 orang-tahun
Dalam posting terakhir kami, kami melihat bagaimana kami telah menerapkan apa yang telah kami pelajari tentang pemeliharaan prediktif selama bertahun-tahun untuk semua yang kami lakukan hari ini. Di sini kita akan mengeksplorasi bagaimana semua pengalaman dan pemahaman ini telah menjadikan Senseye PdM sebagai produk perawatan prediktif terkemuka di pasar.
Pengalaman bertahun-tahun
Seperti yang telah kami sebutkan sebelumnya, Senseye PdM adalah hasil dari lebih dari 150 orang-tahun penelitian dan waktu pengembangan yang dihabiskan secara eksklusif untuk pemeliharaan prediktif. Membangunnya tidak akan mungkin terjadi tanpa keahlian dari berbagai spesialis industri, insinyur mesin, dan pakar pemantauan kondisi, di samping tim ilmuwan data terkemuka. Dan dengan gabungan 30 tahun bekerja di industri kedirgantaraan dan pertahanan - pemimpin dunia dalam budaya keselamatan, praktik pemeliharaan, dan teknologi pemeliharaan prediktif - pengetahuan dan pengalaman luas para pendiri kami tentang pemeliharaan prediktif juga terbukti sangat berharga.
Tingkat pengalaman dan warisan ini, dikombinasikan dengan teknologi pembelajaran mesin canggih kami, yang menjadikan Senseye PdM sebagai solusi yang benar-benar unik - solusi yang dibuat lebih efektif dengan dukungan domain dalam dan konsultasi yang dapat kami tawarkan.
Dirancang dengan mempertimbangkan pengguna
Senseye PdM unik karena, tidak seperti produk perawatan prediktif lainnya, ini dirancang untuk teknisi perawatan yang menggunakannya. Kami tahu betapa sibuknya orang-orang ini. Itu sebabnya tidak perlu tinjauan manual terus menerus dari data sensor yang digunakannya. Juga tidak memerlukan pengembangan model khusus untuk setiap jenis mesin yang dipantaunya. Sebagai gantinya, secara otomatis membuat model fidelitas tinggi untuk setiap mesin, tanpa perlu campur tangan manusia.
Ini berarti dimungkinkan untuk menerapkan pemeliharaan prediktif ke setiap mesin di dalam pabrik tertentu, bahkan yang memiliki tingkat kekritisan lebih rendah. Menggunakan kombinasi AI, pembelajaran mesin, pemodelan statistik, prognostik, dan penambangan data, sistem dapat secara otomatis menganalisis data mesin, menghilangkan kebisingan lingkungan yang mungkin mengganggu hasil, untuk secara akurat menetapkan kesehatan mesin dan memperkirakan degradasinya.
Hasil analisis ini kemudian dimasukkan ke dalam Attention Engine Senseye, algoritme eksklusif yang menghasilkan Attention Index® untuk setiap mesin. Attention Index yang cukup tinggi akan menyebabkan Attention Engine menghasilkan Case yang akan mengarahkan perhatian teknisi perawatan ke mesin yang bersangkutan.
Dan, karena kami tahu bahwa tim pemeliharaan memiliki sedikit waktu untuk menelusuri data dalam jumlah besar untuk menemukan apa yang mereka cari, Senseye PdM memberi mereka semua yang perlu mereka ketahui dalam format yang jelas dan mudah dipahami, memungkinkan mereka untuk bereaksi dengan kecepatan dan akurasi.
Filosofi Senseye
Pengalaman kami telah memberi kami pemahaman yang hampir naluriah tentang apa itu PdM, dan bagaimana seharusnya berfungsi. Singkatnya, kami melihat Senseye PdM sebagai sistem pendukung keputusan yang membantu profesional perawatan merawat mesin mereka. Dan pandangan ini membentuk dasar dari filosofi yang mendasari semua yang kita lakukan.
Jadi, inilah tiga prinsip panduan di balik desain aplikasi dan analitik yang menjadi sandaran keberhasilannya.
1 - Panduan perhatian
Tujuan utama aplikasi, dan analitik yang mendukungnya, adalah untuk memfokuskan perhatian penggunanya pada mesin yang membutuhkannya.
2 - Fokus pada makna
Analytics membutuhkan data yang baik, algoritme berkualitas tinggi, dan konteks yang berlimpah untuk menghasilkan sesuatu yang bermakna. Namun, kami tahu bahwa konteks itu terbatas di lingkungan manufaktur, jadi kami fokus untuk membuat analitik kami bekerja seefisien mungkin dengan konteks minimum yang tersedia.
3 - Modelkan pengguna
Kami melengkapi konteks terbatas yang kami miliki dengan konteks tambahan dari pengguna. Dengan memfokuskan analitik pada pengguna, kami dapat memprediksi minat pengguna serta kesehatan mesin, misalnya. Dan karena kami memiliki akses ke pengguna, kami dapat menggunakan umpan balik mereka untuk mengoptimalkan prediksi kami.
Masing-masing dari ketiga prinsip ini berasal dari pemahaman mendalam tentang pemeliharaan prediktif, yang lahir dari pengalaman langsung selama bertahun-tahun. Dan itulah yang membuat pendekatan Senseye terhadap masalah PdM unik.
Dalam posting kami berikutnya dan terakhir, kami akan mempertimbangkan seperti apa masa depan Pemeliharaan Prediktif. Sampai saat itu, Anda dapat menghubungi kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang apa yang terjadi di balik layar di Senseye, atau unduh buku putih kami - Senseye in Depth:Mengapa Pemeliharaan Prediktif begitu sulit? - untuk lebih detail.
