性能监测和规范性维护

通过以物理模型的形式整合工程知识，我们在发电厂和化工或石化行业的状态监测提供了可解释的人工智能的结果，也为以前未知的操作条件提供了解释。通过对历史数据的预先训练以及与现有IT基础设施的轻松整合，这些结果在安装后不久就能实现。我们的解决方案支持预测性维护，这导致了停机时间的减少，动态和更可预测的维护，从而降低运营和维护成本。智能显示和符合人体工程学的操作性大大增加了员工的积极性和生产力，并提高了可靠性。我们的解决方案也导致了数字形式的专家知识的保存，否则当有经验的同事离开时，这些知识就会丢失。

Industrial Analytics IA GmbH

Tania Schulze

Business Developer

细节

类别

商业模式

USP（独特的销售主张）

- 人工智能以基于物理学的原理为基础，与机器学习相结合，了解机器的动态行为 - 为发动机、压缩机、涡轮机等设备预先训练好的模型。 - 经验丰富的工程团队 - 提高能源和生产效率 - 振动分析

TRL（技术就绪水平）

技术描述

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