我们如何通过一种能够实时确定每个服务设备的状况的方法来帮助我们的客户实现成本节约和最小化停机时间。
机器通常是企业的支柱，机器故障不可避免地要付出高昂的代价。为了应对这一挑战，公司已经探索了各种策略和工具，甚至预防性维护程序，以增加机器的正常运行时间。但大多数情况下，这些工具只能产生大量的数据，而这些数据往往无法聚合、统一、分析或采取行动。
对于我们的客户(一家大型ATM制造商)来说，真正的挑战是确定每个在用设备的实际状况，从而预测何时应该进行维护。当印孚瑟斯被要求提供解决方案时，我们利用我们的“洞察力即服务”(insights as-a- service)服务，从更广阔的领域的机器中管理信息——比如必须维护的机器。例如，我们整理了8500多台ATM的400万张故障罚单记录，以开发、训练和测试一个机器学习模型，用于预测北美的ATM故障。
结果呢?
99%
机器可用性保证
18%
减少不必要的预防性维护和维修费用
14.3%
提高运作效率
60
我们的算法预测机器故障所需的时间是毫秒，准确率达到80%
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