L’anàlisi de dades per al manteniment predictiu elimina el temps d’inactivitat i redueix els costos d’operació. El sistema de Big Data recopila dades durant l’operació normal de les màquines i eines: temperatura, vibracions, acústica, forces, deformacions i similars
Els algoritmes d’aprenentatge automàtic analitzen les tendències de les màquines que no fallen i les comparen amb les màquines que han presentat alguna fallada per predir com s’ha d’actuar a continuació. El model analític s’enriqueix mitjançant la inclusió de dades externes com el clima, els dies festius, esdeveniments de la ciutat o l’activitat econòmica.
Els indicadors clau de rendiment (KPI) mesuren els objectius estratègics. Aquests panells d’última generació ens alerten si els indicadors vinculats s’estan degradant i podrien afectar els KPIs estratègics i prediuen què passarà a continuació.
Gràcies a l’anàlisi de les relacions d’indicadors podem anticipar-nos als esdeveniments, podem predir el futur, els riscos que podríem evitar o mitigar i oportunitats que podem aprofitar. Aquest panell proporciona una cronologia amb advertències i mesures centrades en riscos.
Gestiona centenars d’esdeveniments a la ciutat i obtingues informació en temps real amb les tecnologies Smart Analytics i Event Hub Analytics.
Amb la nostra solució pots aconseguir informació a partir d’Internet de les coses mitjançant sensors a la ciutat i dispositius com telèfons mòbils i actuar en temps real. L’aprenentatge automàtic identifica anomalies i quan apareix un error o condició específica que fa saltar alertes actua de manera intel·ligent en temps real.
Les empreses de metro poden detectar fraus i predir les fallades de maquinària
Obtenim informació d’IoT (Internet de les coses). Els torniquets són una combinació de hardware i software que permeten entrar a l’estació per agafar el tren. Imagina’t que al mateix temps s’està utilitzant el mateix abonament en una estació diferent. Podria ser un frau! Ara descobrim el mercat negre d’abonaments!
La integració de dades d’Analytics amb Hololens et permet veure la informació contextual mentre veus el món real. Les dades superposades poden ser KPI i anàlisis predictives o prescriptives, a través de les finestres pop-up o un model 3D. Les aplicacions són: reconeixement facial, manteniment d’equips clau o navegació a través de l’inventari.
El reconeixement facial identifica una persona, la seva edat, sexe i estat emocional. Proporciona realitat augmentada per a les forces de seguretat per a què puguin reconèixer persones buscades. Hololens és, bàsicament, un auricular amb ulleres que augmenta hologrames que els usuaris poden veure, sentir i amb els quals poden interactuar en temps real.
