采用人工智能实现资产性能最大化
概述
Infosys的工业制造实践利用了人工智能(AI)生态系统，跨越传感器、分析、自动化、预测建模和机器学习，以最大化资产性能。对每个工业资产状况的近乎实时的可见性，使维护团队能够最大限度地减少停机时间。基于条件的维护提高了各种资产类别的可靠性——从重型工程、农业和采矿设备，到自动柜员机和发电机。
Infosys Asset Genome framework通过从数百万条记录中提取相关数据，包括维护和检查日志、部件召回/维修/更换历史、保修和现场服务记录以及机器故障报告，提供描述性和指定性分析。我们的框架揭示了设备故障的原因，无论是操作不正常、维护不合格或供应故障。
通过重新评估采购规范，有针对性的培训和预防性维护，通过避免共同/重复的故障，商业洞察最大化寿命和资产返回。此外，它消除了在未安排维护上花费的时间和资源。我们的工具，用于估算设备的寿命，部件和备件有助于优先考虑采购和改变资产/供应商的计划。此外，洞察力为维护服务和保修计划的定价策略。
Infosys资产效率测试平台与工业互联网联盟（IIC）合作开发，最大限度地提高了工业资产的正常运行时间。值得注意的是，它通过促进运营，维护和服务的效率来合理资产生命周期的成本。
我们的人工智能资产管理解决方案通过自动操作(如自动关闭和设备重置)来确保工业安全，以保持压力在安全水平。
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