Семинар «Цифровая трансформация производственных процессов: индустриальный интернет вещей и дополненная реальность»

Группа компаний «ИРИСОФТ» приглашает руководителей технических и сервисных служб, ИТ отделов цифровой трансформации, а также менеджеров по инновационным проектам предприятий различного профиля принять участие в семинаре 23 апреля 2019 года в Санкт-Петербурге.

На семинаре будут представлены и детально рассмотрены задачи и выгоды применения промышленного интернета вещей (IIoT), и дополненной реальности (AR), а также представлены реальные кейсы использования этих технологий на предприятиях.

Для участия в конференции необходима предварительная и бесплатная регистрация!

Обслуживание оборудования

• Системы предиктивной аналитики ведут журнал событий, оценивают актуальное состояние оборудования по множеству параметров, сравнивают их с нормальными показателями, выявляют отклонения и заранее предсказывают потенциальные сбои.

Повышение производительности предприятия

• Простои — одна из важнейших, но не единственная причина денежных потерь на производстве. На общую эффективность непосредственно влияет качество продукции и работы производственной линии. Предиктивная аналитика помогает в оптимизации и этих составляющих.
• В Mercedes-AMG с помощью предиктивной системы несколько лет назад сократили время проведения тестов двигателей на 94%. Большинство дефектов и сбоев в работе моторов выявляются в течение нескольких минут после начала тестирования. Однако инженерам Mercedes приходилось ждать окончания испытаний (они занимали час), чтобы проанализировать все результаты. Новая интеллектуальная система мониторила поведение двигателя в реальном времени и позволила завершать испытания досрочно — как только появлялась проблема.

Прогнозирование спроса

• Предиктивная аналитика может расширить спектр учитываемых факторов и предоставить компаниям более точные результаты. Интеллектуальные системы способны учитывать погодные условия, поисковые запросы в интернете, а также значимые общественные события, например, праздники, чтобы составить максимально точный прогноз. Производителям пищевой продукции это помогает выпускать необходимое количество товаров, избегая возвратов. Энергетические компании используют эту информацию для планирования объемов потребляемых ресурсов.

[wpforms id=”8498″]