使用传感器数据的机器学习使西门子的数据科学家和工程师能够快速识别误报(预测实际上并未发生的故障)并对实际零件故障进行精确预测。由于误报多于真报,该组织 亚美尼亚电话号码列表 正在查看工作订单、序列号、维修流程和供应链数据,以帮助识别和解决真正的零件故障。通过结合天气数据,西门子可以区分与恶劣环境相关的潜在错误模式,从俄罗斯的寒冷到西班牙的炎热。 这在现实生活中如何运作? 西班牙火车运营商 RENFE 使用西门子的高速列车“Velaro E”,该列车由西门子持续监控。如果收集到的传感器数据模式异常,就会派出一个团队检查这些部件,从而防止列车在轨道上出现故障。这个积极的结果是 2300 列火车中只有一列明显晚点。
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通过传感器数据的实施西门子能够提高其列车的可靠性进而提高多家列车运营商的准点率。 通过使用可生成大量和各种数据的传感器,并与天气和历史信息等其他数据源合并,公司可以更好地了解其产品或设备如何在实时环境中运行。 此外,对此类数据的分析可以帮助客户在需要时而不是按时间安排进行维护。采用此类分析服务,例如Datumize 的数据收集器 (DDC),已成为所有领先工业设备制造商的真正资产。 西门子传感器数据我们从中得到什么? 传感器数据有无限的可能性,西门子的案例展示了一种方法,您可以如何利用这些信息为自己谋利。在西门子的案例中,很明显,传感器数据的实施通过执行预测性维护帮助防止了延误和严重错误。