TRC-2018学习区40:27
Stuart Gillen, SparkCognition

如今，许多组织都面临着提高可靠性和正常运行时间的挑战。目前的行业解决方案没有提供执行主动、预测性维护的提前通知。使用智能边缘设备来获取资产感知数据，以及机器学习算法来预测资产何时会出现故障，这对维护经理来说越来越有吸引力，因为他们正在寻找控制维护成本的新方法。使用该技术可以增强甚至补充人类主题专家，同时通过分析和学习过去的资产健康数据，提供资产健康问题的重要提前通知。在本演讲中，我们将讨论实用程序可以从今天开始的实际方法，并了解其他人是如何实现这项技术的。