മാനുഫാക്ചറർമാർക്കായി Azure-ൽ പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെയിന്റനൻസ്: മോഡലിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ വേണ്ടത് എന്താണ്

Azure-ൽ പ്രവചനാത്മക മെയിന്റനൻസ് (predictive maintenance) ലാഭകരമാകണമെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ടീമിന് പ്രവർത്തിക്കാൻ മതിയായ സമയം കിട്ടുന്ന വിധത്തിൽ മുന്നറിയിപ്പ് നേരത്തെ എത്തണം. ഈ iFAKT സീരീസിലെ ഈ എപ്പിസോഡിൽ, മെയിന്റനൻസ് തീരുമാനത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച്, Azure-ൽ ഒരു മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ആവശ്യമായ തെളിവുകൾ, ഡാറ്റ, പ്രക്രിയ എന്നിവയിലേക്ക് പിന്നോട്ട് സഞ്ചരിക്കുന്നു.

ഒരു സാങ്കൽപ്പിക അസറ്റിനെ സെൻസർ റീഡിംഗ് മുതൽ അംഗീകരിച്ച വർക്ക് ഓർഡർ വരെ ഞങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നു, മിക്ക പ്രോജക്റ്റുകളും ഒഴിവാക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു: ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് എന്ത് നടപടിയാണ് ഉണ്ടാക്കേണ്ടത്? സ്പെയർ പാർട്സ്, പെർമിറ്റുകൾ, ഐസൊലേഷൻ, പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ് എന്നിവയ്ക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ എത്ര മുന്നറിയിപ്പ് സമയം (warning horizon) വേണം? തകരാർ പ്ലാൻ മാറ്റാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ നേരത്തെ തെളിവ് നൽകുമോ?

നിങ്ങൾ പഠിക്കുന്നത്: ആദ്യം മെയിന്റനൻസ് തീരുമാനം നിർവചിക്കുന്ന വിധം, തയ്യാറെടുപ്പ് സമയവും നേരിട്ടുള്ള റിപ്പയർ സമയവും വേർതിരിക്കുന്ന വിധം, ഒരു തകരാർ സിഗ്നൽ ഉപയോഗയോഗ്യമാണോ എന്ന് വിലയിരുത്തുന്ന വിധം, നിങ്ങളുടെ ടെക്നീഷ്യന്മാർ പിന്തുടരുന്ന മെയിന്റനൻസ് പ്രക്രിയയുമായി Azure ഡാറ്റയും മെഷീൻ ലേണിംഗും എങ്ങനെ ബന്ധിപ്പിക്കാം എന്നിവ.

ഇത് ആർക്കുവേണ്ടിയാണ്: മെയിന്റനൻസ് മാനേജർമാർ, റിലയബിലിറ്റി എഞ്ചിനീയർമാർ, പ്ലാന്റ്, പ്രൊഡക്ഷൻ ലീഡർമാർ, OT, IT ആർക്കിടെക്റ്റുകൾ, Microsoft Azure-ൽ നിർമ്മാണത്തിലെ പ്രവചനാത്മക മെയിന്റനൻസ്, കണ്ടീഷൻ മോണിറ്ററിംഗ്, ഇൻഡസ്ട്രിയൽ AI എന്നിവ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ ടീമുകൾ.

ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് ലഭ്യമാണ്, ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് ലിങ്ക് വഴി.

ഈ പോഡ്കാസ്റ്റിന്റെ പിന്തുണക്കാരനാകുക: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

ഈ എപ്പിസോഡിൽ AI-സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കം ഉൾപ്പെടുന്നു.