Ngày nay, hàng terabyte dữ liệu tín hiệu đang được tạo ra từ các cảm biến được tích hợp trong thiết bị công nghiệp. Khả năng xử lý các luồng dữ liệu lớn như vậy và rút ra kết luận có thể thực thi là một nhiệm vụ cần đến trí tuệ nhân tạo.
Công cụ AI của chúng tôi được xây dựng dựa trên phương pháp học máy tự động. Với tự động hóa, chúng tôi loại bỏ nhiều nhiệm vụ về khoa học dữ liệu thủ công và tốn thời gian, do đó đẩy nhanh khả năng cung cấp thông tin chi tiết hữu ích. Và bởi vì điều này được thực hiện trên đám mây, nên không cần phải thuê các nhà khoa học dữ liệu hoặc cài đặt phần cứng hoặc phần mềm cục bộ.
Đừng coi chúng tôi là người lạ
Nếu quý vị muốn chuyên gia của chúng tôi liên hệ với quý vị để trao đổi về nhu cầu cụ thể của quý vị, hãy nhấp vào đây.
Liên hệ với chúng tôi
Khả năng cung cấp thông tin đáng tin cậy nhanh hơn – phân tích dữ liệu lớn được cung cấp thông qua công nghệ dựa trên đám mây tinh vi cho phép bạn hành động nhanh chóng và tự tin; việc phân tích một lượng lớn dữ liệu cũng tạo ra kết quả chính xác hơn. |
Dự đoán sự cố liên tục – phân tích thời gian thực bằng các thuật toán học máy tiên tiến cho phép cảnh báo ngay lập tức về các sự cố sắp xảy ra. |
|
Bức tranh toàn cảnh giúp bạn hiểu rõ hơn về tất cả thiết bị của mình
– phân tích dữ liệu quy mô toàn nhà máy: xử lý đồng thời dữ liệu tín hiệu từ tất cả các thiết bị của bạn; so sánh hiệu suất của máy móc kế cận trong thời gian thực. |
Trao quyền cho nhân viên của bạn với AI: Hạn chế nhu cầu tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu. Dữ liệu phân tích được cung cấp bởi AutoML cho phép bạn xây dựng các khả năng phân tích công nghiệp với lực lượng lao động hiện tại của mình. |
Tải xuống sách giới thiệu để tìm hiểu thêm về cách SKF Enlight AI có thể cải thiện dữ liệu chuyên sâu về tình trạng thiết bị và thiết lập các tiêu chuẩn hiệu suất mới. Cải thiện thời gian hoạt động, hiệu suất và độ tin cậy với các phân tích công nghiệp dựa trên AI |
Để truy cập thông tin bổ sung về các tính năng của SKF Enlight AI và kiến trúc hệ thống, hãy tải xuống bảng dữ liệu. |