检索、组合和分析从工业系统、硬件组件和操作中收集的时间序列数据相关的各种流程和应用程序, 可以立即获得结果并提供多种方式来分析历史流程或资产数据中异常的模式、相关事件或时间范围, 利用这些数据来提高工业流程的效率。
更多根据一系列预定义的KPI来跟踪和监控机械、设备、软件系统和其他企业资产的性能,在出现偏差时向您发送自动通知, 这些有关过程行为的早期预警有助于通过优化能源消耗和减少废物来提高工厂产量,同时遵守安全、健康和环境法规。
更多通过将资产性能与工艺数据联系起来,基于数据分析的结果进行预测, 机器学习算法可以随着时间的推移进行调整和改进,从数据中学习并完善其预测, 提供有关生产、供应链、维护等方面的信息,帮助他们做出更明智的决策。
更多我们努力通过透明、清晰的沟通和开放来建立牢固的关系, 我们倾听客户的担忧,专注于他们的目标,并尽一切努力支持客户的成功。
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我们不接受现状,我们跳出框架思考,我们总是好奇地寻找并建立新的思维和创造方式,我们处于最前沿,并且始终了解最新发展。
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我们不会放弃,我们会从错误中吸取教训,并找到新的有效解决方案。 即使事情变得艰难,我们也会坚持到底,并确保我们交付成果。 如果可能的话,我们会实现它!
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