Прогнозне обслуговування на Azure для виробників: що потрібно мати до моделі

Предиктивне обслуговування на Azure окупається лише тоді, коли попередження надходить достатньо рано, щоб ваша команда могла на нього відреагувати. У цьому епізоді серії iFAKT ми починаємо з рішення щодо обслуговування та рухаємося назад до доказів, даних і процесу, які потрібні перед вибором моделі на Azure.

Ми простежуємо один гіпотетичний актив від показання датчика до затвердженого наряду на роботу та ставимо питання, які більшість проєктів оминає: Яка дія має слідувати за попередженням? Який горизонт попередження справді потрібен для запасних частин, дозволів, ізоляції та планування виробництва? Чи може несправність виявити себе достатньо рано, щоб змінити план?

Ви дізнаєтеся, як спочатку визначити рішення щодо обслуговування, як відокремити час підготовки від часу безпосереднього ремонту, як оцінити, чи придатний сигнал про несправність для використання, і як пов'язати дані та машинне навчання Azure з процесом обслуговування, якого вже дотримуються ваші технічні фахівці.

Для кого це: менеджери з обслуговування, інженери з надійності, керівники заводів і виробництва, архітектори OT та IT, а також команди з даних, які планують предиктивне обслуговування, моніторинг стану та промисловий ШІ на Microsoft Azure у виробництві.

Повна стенограма доступна за посиланням на стенограму.

Станьте прихильником цього подкасту: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

Цей епізод містить контент, згенерований ШІ.