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無縫利用預測分析與監控實現資產性能最大化-ODAILY_CUR:trustwallet中國能用嗎

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采集資產性能數據依舊面臨困難

提到設備機器租賃,難免會想到業務優化與自動化的種種痛點:高昂的維護費用,高頻次的宕機,以及高效性能監控遇到的阻力等。縱然有預防性分析和維護等有效解決方案,其成本與復雜程度依舊令企業困擾不已,最終事倍功半。

以預測性維護為例,這種方案對機器生成的數據有一定質量要求,然后才能給出有意義的分析結果,這在大型企業場景是很難實現的。前期資產性能和維護的可行方案需投入大量精力,這讓制造商和設備租賃商都望而卻步。

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紐約梅隆銀行的高管Isabel Schmidt 表示,由于使用SWIFT Go,交易將變得更快,費用將更容易預測,總體而言,支付的安全性將得到提高。[2022/10/13 10:33:01]

分析運行數據如何解決效率低下并降低故障率呢?

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最近的企業用例表明,分析資產生成的運行數據對提高企業持久性與可靠度至關重要。英國石油公司通過縮短非生產性資產的時間,節省了兩億美元資金支出。愛爾蘭電力公司通過配有141個傳感器并根據狀態進行實時監控的方案,打造了一個全面分析平臺,利用這些傳感器的集成數據,讓設備運營商可以統一查看發電站性能。此外,這些數據還能幫助愛爾蘭電力公司監測運行異常與零件老化情況,以防出現更嚴重的問題。

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部署集成運行數據管理系統的一大好處就是,能利用預防性維護方案來減少宕機時間和維護成本。在阿布扎比,多年來的水電需求同比增長都在7.5%,目前阿布扎比水電局已經轉型為智能型公共事業。措施之一就是落實了一個資產管理方案,使得維護成本降低了40%。

然而,還有個問題尚未得到解決,那就是傳感器采集的數據可信度不高。解決這個問題,需要通過讓資產真正獨立而不受外界干擾,為安裝在機器上的傳感器附加一層信用層,從加密安全的傳感器采集數據點到單個云平臺,并對這個資產生成的所有數據進行統一查看,從而在整個企業中推行預防性資產維護方案,最終減少設備故障。

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