Que setores estão se movendo rapidamente para capitalizar com a oportunidade da IIoT?
Como a IIoT está sendo aplicada para produzir resultados de negócios?
Caso de uso de manufatura:
Colete dados de vários sistemas de design e ativos diferentes para criar um painel que monitora um processo de manufatura e fornece percepções em tempo real.
Caso de uso de manufatura:
Colete informações de ativos operacionais (leituras de sensores, histórico de serviços, condições ambientais) e use modelos analíticos para prever quando um ativo estará pronto para manutenção versus uma abordagem de manutenção reativa (conserto de defeitos).
Caso de uso de manufatura:
Monitore e acompanhe a integridade e o desempenho de ativos de fábrica e implante machine learning para avaliar atividades fora do padrão com base em padrões conhecidos (detecção de anomalias) a fim de fornecer percepções por meio da visibilidade em tempo real de KPIs.
Caso de uso de manufatura:
Monitore a qualidade dos produtos em tempo real com notificações ou alertas de anomalias.
Caso de uso de manufatura:
Forneça conteúdo digital (por exemplo, instruções de trabalho, processos de manufatura, procedimentos de segurança) via 3D ou realidade aumentada a fim de aperfeiçoar as tarefas de treinamento, validação da qualidade, execução da manutenção e monitoramento de operações.
Caso de uso de serviços:
Rastreie os produtos remotamente por local, desempenho, utilização e condições para monitorar, identificar e diagnosticar problemas.
Caso de uso de serviços:
Monitoramento em tempo real de equipamentos e máquinas para manutenção preventiva no local e reparos em ativos operacionais.
Caso de uso de serviços:
Amplie o monitoramento de produtos e ativos em tempo real com diagnóstico incorporado para permitir o acesso e realização de serviços remotamente em ativos, incluindo transferência bidirecional de arquivos ou atualizações de software remotas.
Caso de uso de serviços:
Colete informações produtos de serviços (leituras de sensores, histórico de serviços, condições ambientais) e use modelos analíticos para prever quando uma máquina estará pronta para serviço versus uma abordagem de serviço reativa (conserto de defeitos).
Caso de uso de operações:
Monitore e acompanhe a integridade e o desempenho de ativos operacionais (móveis ou fixos) e implante machine learning para avaliar atividades fora do padrão com base em padrões conhecidos (detecção de anomalias) a fim de fornecer percepções por meio da visibilidade em tempo real de KPIs.
Caso de uso de operações:
Colete dados de vários sistemas de design e ativos diferentes para criar um painel que monitora um processo operacional e fornece percepções em tempo real.
Caso de uso de operações:
Colete informações de ativos operacionais (leituras de sensores, histórico de serviços, condições ambientais) e use modelos analíticos para prever quando um ativo estará pronto para manutenção versus uma abordagem de manutenção reativa (conserto de defeitos).
Em que funções e usuários as empresas estão focadas em aperfeiçoar com a IIoT primeiro?
Onde a tecnologia de IIoT está sendo hospedada e implantada?
Quando as empresas projetam que seus pilotos de IIoT migrarão para a produção?
Que fontes de dados estão sendo usadas nas soluções de IIoT?
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