Predictive Maintenance di Azure untuk Manufaktur: Apa yang Benar-Benar Dibutuhkan Sebelum Model

Pemeliharaan prediktif di Azure hanya memberikan nilai ketika peringatan datang cukup dini bagi tim Anda untuk bertindak. Dalam episode ini dari seri iFAKT, kita mulai dari keputusan pemeliharaan lalu bergerak mundur ke bukti, data, dan proses yang Anda butuhkan sebelum memilih model di Azure.

Kami mengikuti satu aset hipotetis dari pembacaan sensor hingga perintah kerja yang disetujui, dan mengajukan pertanyaan yang sering dilewatkan oleh banyak proyek: Tindakan apa yang seharusnya dipicu oleh sebuah peringatan? Berapa lama horizon peringatan yang benar-benar dibutuhkan untuk suku cadang, izin, isolasi, dan perencanaan produksi? Apakah kerusakan dapat menghasilkan bukti cukup dini untuk mengubah rencana?

Anda akan belajar cara mendefinisikan keputusan pemeliharaan terlebih dahulu, memisahkan waktu persiapan dari waktu perbaikan langsung, menilai apakah sinyal kegagalan dapat digunakan, serta menghubungkan data dan machine learning Azure dengan proses pemeliharaan yang sudah diikuti oleh teknisi Anda.

Untuk siapa episode ini: manajer pemeliharaan, insinyur keandalan, pemimpin pabrik dan produksi, arsitek OT dan IT, serta tim data yang merencanakan pemeliharaan prediktif, pemantauan kondisi, dan AI industri di Microsoft Azure dalam manufaktur.

Transkrip lengkap tersedia melalui tautan transkrip.

Jadilah pendukung podcast ini: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

Episode ini menyertakan konten yang dihasilkan AI.