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Asset Management and Predictive Maintenance

 Asset Management and Predictive Maintenance - IoT ONE Case Study
技术
  • 平台即服务 (PaaS) - 数据管理平台
适用行业
  • 设备与机械
适用功能
  • 离散制造
用例
  • 预测性维护
挑战

客户以卓越的工程设计和以客户为中心的理念而自豪,让客户的思想放心,不用担心机器故障。他们可以轻松地为客户提供出色的维护服务,但有些流程可以自动化,从而为客户提供更少的停机时间和更有效的维护计划。

客户
未公开
关于客户
该客户是北美领先的商用锅炉制造商之一。
解决方案

客户采用 Loop 平台对其旧式锅炉进行安全的实时数据收集。收集数据后,Loop 使客户能够对数据执行复杂的分析,并利用其预测模型来检测机器故障。基于此分析,使用循环触发器在数据周围放置阈值。一旦数据超出指示失败的这些阈值,就会在他们的 Salesforce.com 中为他们的客户支持团队生成一个案例线索,以便他们可以得到通知。特点: - 托管循环物联网平台 - 为其客户提供全白标签 - 对其机器进行远程实时监控 - 定制的状态监控、故障检测、预测性维护和警报 - 工业机器的远程配置 - 定制的设备管理、操作和技术仪表板 - 与 Heroku 和 Salesforce.com CRM 等企业系统集成。

收集的数据
Downtime, Fault Detection, Machine Performance, Machine Utilization Rate, Maintenance Requirements
运营影响
  • [Process Optimization - Predictive Maintenance]
    Considerably improved service levels through detection of failures.
  • [Data Management - Data Availability]
    Providing visibility of previously unknown or out-of-date operational usage and performance information for their Boilers.
  • [Efficiency Improvement - Time To Market]
    Adoption of the fully configurable Loop Platform allowed the customer the ability to focus on the value adding activities for their customers and their business.

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