تسببت أعطال المعدات غير المتوقعة في توقف مكلف غير مخطط، مما أدى إلى خسائر بمليارات الدولارات في الإنتاج سنوياً.
أدت استراتيجيات الصيانة التفاعلية إلى تكاليف إصلاح مفرطة وتخصيص موارد غير فعال عبر المرافق.
شكلت أعطال المعدات مخاطر سلامة كبيرة على الموظفين وتحديات الامتثال البيئي.
نشر شبكات مستشعرات إنترنت الأشياء الشاملة عبر الأصول الصناعية لالتقاط بيانات التشغيل في الوقت الفعلي بما في ذلك الاهتزاز ودرجة الحرارة والضغط ومقاييس الأداء.
إنشاء نسخ توأم رقمية من الأصول الحيوية لمحاكاة الأداء والتنبؤ بالأعطال وتحسين جداول الصيانة قبل التدخل الفعلي.
تنفيذ نماذج التعلم الآلي لتحليل أنماط بيانات المستشعرات والتنبؤ بأعطال المعدات قبل 2-4 أسابيع والتوصية بإجراءات الصيانة المثلى.
بناء منصة مركزية تدمج جميع بيانات الأصول وسير عمل الصيانة والرؤى التنبؤية مع وصول الهاتف المحمول للفنيين الميدانيين.
تحذير مسبق بـ 2-4 أسابيع من أعطال المعدات
تقدير دقيق لعمر الأصول وتوقيت الاستبدال
تحديد فوري لظروف التشغيل غير الطبيعية
جدولة مثالية لأنشطة الصيانة الوقائية