Manutenzione predittiva su Azure per i produttori: cosa serve davvero prima del modello

La manutenzione predittiva su Azure ripaga solo quando un avviso arriva abbastanza presto da permettere al team di agire. In questo episodio della serie iFAKT partiamo dalla decisione di manutenzione e risaliamo all'evidenza, ai dati e al processo necessari prima di scegliere un modello su Azure.

Seguiamo un asset ipotetico dalla lettura del sensore fino all'ordine di lavoro approvato e affrontiamo le domande che la maggior parte dei progetti trascura: quale azione dovrebbe innescare un avviso? Quanto anticipo serve davvero a ricambi, permessi, isolamento e pianificazione della produzione? Il guasto può produrre evidenze abbastanza presto da cambiare il piano?

Imparerai a definire per primo la decisione di manutenzione, a separare il tempo di preparazione dal tempo di riparazione manuale, a valutare se un segnale di guasto è utilizzabile e a collegare i dati e il machine learning di Azure al processo di manutenzione che i tecnici già seguono.

A chi è rivolto: responsabili della manutenzione, ingegneri di affidabilità, responsabili di impianto e produzione, architetti OT e IT, e team dati che pianificano manutenzione predittiva, monitoraggio delle condizioni e industrial AI su Microsoft Azure nel settore manifatturiero.

Trascrizione completa disponibile tramite il link alla trascrizione.

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Questo episodio include contenuti generati dall'IA.