Asset Risk Predictor, manutenzione predittiva basata su AI

Log4j manutenzione predittiva

Fiix by Rockwell Automation annuncia Asset Risk Predictor, una evoluta piattaforma software di manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale.

Parliamo dell’ultimo prodotto arrivato sul mercato con il brand Fiix by Rockwell Automation. Questo nuova offerta di Fiix utilizza i dati dei sensori IA, le ricette delle macchine e gli ambienti operativi per prevedere lo stato di salute degli asset, in modo che gli utenti possano individuare ed eliminare i guasti prima che si verifichino. Il tool è abbastanza potente da riuscire a riconoscere i segnali di un malfunzionamento delle apparecchiature in soli sette giorni, prevedere i guasti con diversi giorni di anticipo ed è concepito in modo che chiunque possa agire in pochi secondi sulla base di queste analisi.

Liudmila Domakhina, group product manager di Fiix by Rockwell Automation
Siamo entusiasti di aver sviluppato Asset Risk Predictor (ARP), una soluzione IA all’avanguardia.
ARP consente ai clienti di passare alla manutenzione predittiva, risparmiando sui costi di monitoraggio e prevenendo i downtime. È una dimostrazione del nostro impegno verso l’innovazione nel settore della manutenzione.

Dalla visibilità offerta agli utenti sul livello di rischio giornaliero di ogni asset monitorato, ci si può aspettare una riduzione del numero di guasti così come del tempo da dedicare all’organizzazione delle ispezioni manuali. Altri vantaggi riguardano la riduzione dei costi delle risorse e dei tempi operativi legati alla manutenzione non necessaria, eliminando le incertezze della manutenzione predittiva tradizionale.

Asset Risk Predictor può essere acquistato e utilizzato indipendentemente da un sistema di gestione della manutenzione computerizzato (CMMS) Fiix, oppure può essere perfettamente integrato nel CMMS. Se Asset Risk Predictor è collegato a un CMMS, gli utenti possono reagire più rapidamente a un potenziale guasto creando automaticamente ordini di lavoro nel sistema CMMS.