A medida que el mantenimiento predictivo converge con el IoT, la ciencia de datos jugará un papel fundamental para impulsar la innovación en el mantenimiento de los equipos y los resultados comerciales relacionados. Solo piense en los miles de millones de puntos de datos que capturamos en dispositivos de tomografía infrarroja, análisis sónico y ultrasónico, análisis de corriente del motor, análisis de vibración, etc. Sin embargo, según Gartner, el 72% de los datos de la industria manufacturera no se utilizan debido a la complejidad de los sistemas y procesos actuales.
¿Por qué? Históricamente ha sido un desafío recopilar y administrar de manera confiable y rentable los big data de IoT; además, se necesita ciencia de datos y matemática para ayudar a un ser humano a identificar patrones, obtener información y tomar medidas sobre los datos. En conjunto, MapR y RapidMiner simplifican radicalmente la imagen y ayudan a ofrecer el futuro de las operaciones de mantenimiento en la actualidad.
En este webinar aprenderá a:
- Enriquecer sus datos de IoT con datos desde el borde
- Realizar la ciencia de datos directamente en sus datos de IoT en su lugar
- Identificar equipo que necesita mantenimiento
- Optimizar el equilibrio entre los costos de reparación y el tiempo de actividad
- Entregar impacto económico a las operaciones de mantenimiento
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