工业企业的自动化与信息系统中保存着工业过程、装置设备的大量运行数据,随着海量运行数据的日积月累,在人工单参数查看分析模式下,海量运行数据中隐藏的关联信息难以解读。事实上,在绝大多数的工业现场,从现场运行到检修维护,人与机器设备的关系只能是一种相对被动的故障事中或事后处理模式。

“亡羊补牢”只是迫不得已,若能实现“防微杜渐”,在工业生产现场出现性能劣化或故障征兆的早期,就提前介入,防止生产与设备运行出现大的异常与恶化,岂不更加胜人一筹。iEM System智能平台采用工业大数据技术,通过专利的机器学习算法,即刻在纷繁复杂的海量运行数据中自动发现引起生产现场与设备状态变化的细微特征,提示阁下在发生性能劣化或潜在故障的早期,就采取恰当的行动,真正实现防患于未然。

站在基于“机理”状态分析的“因果”关系之上,“化繁为简,知微识变”,采用工业大数据技术的iEM System智能平台深谙通过运行数据自动识别安全高效生产的关联之道,让工业物联网环境下人与机器设备的相处变得更加从容主动。

 

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