确保可靠的设备运维、适应性和运营弹性需要一种全新的工作方式。–且此工作方式能帮助贵企业迅速响应不断变化的条件,并帮助在不同环境下保持业务连续性。–从智能互联资产和未开发数据源中获得的洞察至关重要,可帮助了
解预防性、预测性和规范性措施,以提升效率,降低运营成本。
仅仅依靠预测性维护,就可使成本降低15%-20%,使资产可用性提高20%,并可使机器使用寿命延长数年。您需要一款支持人工智能的企业资产管理(EAM)解决方案,该解决方案要易于使用,且可供维护、运维和可靠性团队在整个企业中广泛执行。
IBM Maximo 通过在统一平台中提供远程资产监控、维护和可靠性应用,不断扩展其市场领先的CMMS/EAM平台,让您能够增加正常运行时间,提高生产力,减少维护成本,并构建更具弹性的运营。
该套件简化了安装和管理,同时利用共享数据、工作流、UX和灵活的应用使用增强了用户体验。拥有对CMMS/EAM和资产性能管理应用的扩展访问权后,您和您的团队将逐步获得资产整个生命周期内的可视性,同时可更快实现投资收益、提高生产力并增加正常运行时间。
它如何工作
Maximo Application Suite允许用户登录到单一集成式平台以访问企业中的关键监控、维护和可靠性应用。它不仅有助于消除数据孤岛,还能通过集成式用户体验和用于企业级执行的共享管理控制来增强数据共享。借助新的已落实期限许可,企业可以利用单一授权访问整个套件。
组织中的用户将拥有一个AppPoint池,该池将允许用户根据需要从一个应用无缝迁移至另一应用。这让组织能够仅为使用的内容付费。无需花费高额的许可和管理成本,即可尝试和部署全新应用。同时还支持您的团队部署新功能,不断成长,同时共享行业特定的数字孪生资产和模块。从本质上讲,这是企业踏上“预测之旅”的最简单且最具成本效益的方式,这样他们就能采取预防性、预测性和规范性措施,提高效率,降低运营成本。
此套件中提供的应用
MaximoManage(CMMS/EAM)
通过优化资产管理和维护流程提高运营绩效,减少停机时间和成本。将嵌入式行业专业知识与最佳实践数据模型和工作流程结合使用,加速行业转型。
利用基于角色的工作空间统一资产管理流程,为整个企业的团队助力。Maximo Manage 将稳健的资产生命周期和维护管理活动加以统一,深入了解所有企业资产、其状况和工作流程,以实现更好的规划和控制。
MaximoMonitor
通过AI支持的大规模高级远程资产监控,改进了资产和运营可用性。从现有OT系统以及融合于单一数据湖中的IT系统和运营系统中收集数据,检测异常。
MaximoVisualInspection
利用现成的商业–iOS–设备对生产线或资产进行可视检查,获取任何新出现问题的即时、可操作的通知。轻松扩展,以24/7方式同时查看多个点,包括所有工厂和地理位置的全局视图。与维护和质量工作流程相结合,实现快速的规范性响应。
MaximoHealth
使用来自资产传感器、资产记录和工作历史记录的物联网数据来管理资产运行状况,并改善更换规划。通过仪表板显示获得资产运行状况的真实视图,为基本运营决策提供证据。
MaximoPredict
应用机器学习和数据分析,从计划性维护转向基于条件的操作,以预测未来发生故障的可能性,从而降低成本和资产故障。以Maximo的其他功能和Watson Studio为基础,制定数据驱动的决策,构建预测模型。
MaximoMobile
随时随地管理任何资产Maximo Mobile基于下一代移动技术为现场技术人员赋能,使其能够轻松浏览单一的直观平台,查找合适的资产历史记录和运作数据,不论联机还是脱机,即使在最远程位置也能应对自如,从而提高生产力。
Maximo Application Suite
简化部署以支持业务增长,从所需内容开始,然后根据业务需求增长,轻松安装更多应用。仅为所用的内容付费–-–借助跨整个套件的基于用户的授权,可在任何解决方案中使用您购买的内容。使用以并发用户为基础,意味着只有在您的员工使用软件时才会耗用该用途,从而提高可靠性解决方案的投资收益率。在任何云上部署利用Red Hat OpenShift 的随处运行模型,在本地或任何云中运行。
为何选择 IBM?
Maximo Application Suite依托IBM数十年来在资产和运营管理领域的领导力,提供了从捕获和分析数据到启用规范性维护操作的闭环模型。它利用了–IBM–在企业范围内对数据科学和人工智能的深度承诺,及其在物联网平台、混合云、安全性和现在的数字孪生技术领域公认的领导力。
IBM的全球业务合作伙伴生态系统保留了在90–多个国家或地区提供解决方案的跟踪记录,其中包括行业特定的解决方案和附加组件,可更快地为我们的客户带来更多投资收益。
好文章,需要你的鼓励
在基于Chiplet的架构中,可观测性正成为系统设计的关键缺失环节。多位半导体行业专家指出,AI可从硅层遥测数据中挖掘价值,但前提是架构须提供一致的检测手段、近传感器数据压缩及可编程采集能力。专家们强调,多供应商Chiplet生态系统需要标准化、安全的遥测模式,以实现跨芯片、封装和互联域的故障定位,同时保护敏感运营数据。目前,AI在遥测分析阶段已展现出显著价值,但可观测性的扩展本质上仍是架构问题。
这项研究系统比较了四种AI图像分词策略在640000张星系图像上的表现,发现重建质量与物理属性预测能力之间存在根本性解耦,为天文基础模型的分词器选择提供了实验依据。
生命科学企业在全渠道战略和AI平台上投入巨大,但成效往往不尽如人意。问题根源不在于技术本身,而在于组织架构、数据治理和工作方式未能同步演进。许多转型项目止步于试点阶段,原因是各部门数据孤立、职责不清。要实现从传统CRM向智能互动的真正转型,企业需优先建立统一的数据基础和跨团队协作机制,并将AI能力嵌入日常工作流程,而非将其视为独立模块。
阿里Qwen团队研究如何将大模型的规模化训练思路迁移到机器人操作领域,通过统一多机器人表示与38100小时数据预训练,让机器人在陌生场景和陌生机型上也能完成复杂操作任务。