확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능 및 안정성을 구현하기 위해 AI를 사용하는 업계 리더인 Senseye에서 제공하는 새로운 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 이 에피소드는 제조의 지속 가능성에 대한 시리즈의 두 번째 부분입니다(여기에서 에피소드 1을 들을 수 있습니다.). 다시 한 번 Tom Permatteo(CEO)와 Bill Zujewski(CMO)를 환영했습니다. 및 COO) 조직이 지속 가능성에 대

확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능 및 안정성을 구현하기 위해 AI를 사용하는 업계 리더인 Senseye에서 제공하는 새로운 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 이 에피소드는 제조의 지속 가능성에 대한 시리즈의 세 번째이자 마지막 부분입니다(여기에서 에피소드 1과 2를 들을 수 있습니다.). 다시 한 번 Tom Permatteo(CEO)와 Green Business Bureau의 Bill Zujewski(CM

확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능 및 안정성을 구현하기 위해 AI를 사용하는 업계 리더인 Senseye에서 제공하는 새로운 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 오늘 우리는 서비스화라는 주제를 기반으로 한 시리즈 2를 출시합니다. 이 주제를 자세히 알아보기 위해 교육, 훈련, 연구 및 고급 서비스 및 서비스화와 관련하여 같은 생각을 가진 전문가의 글로벌 네트워크에 대한 액세스를 제공하는 Advanced Se

확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능 및 안정성을 구현하기 위해 AI를 사용하는 업계 리더인 Senseye에서 제공하는 새로운 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 서비스화 주제에 대한 시리즈의 2부에서 Advanced Services Group의 Parikshit Naik 박사를 다시 한 번 환영하여 실제 사례 연구와 함께 서비스화 비즈니스 모델을 구현하기 위해 제조업체가 필요로 하는 단계에 대해 논의합니다.

확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능 및 안정성을 구현하기 위해 AI를 사용하는 업계 리더인 Senseye에서 제공하는 새로운 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 서비스화에 관한 3부작 시리즈의 마지막 에피소드에서는 Advanced Services Group의 Dr. Parikshit Naik이 나와 함께 조직의 디지털 혁신 및 지속 가능성 전략의 일부로 서비스화의 적합성을 포함하여 서비스화의 미래를 살펴봅니

확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능과 안정성을 추진하기 위해 AI를 사용하는 업계 리더인 Senseye가 제공하는 새로운 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 이 2부작 시리즈에는 영국 제조업체를 대표하는 Make UK의 Jim Davison과 Fhaheen Khan이 합류했습니다. 이 시리즈의 첫 번째 에피소드에서는 2021년 제조에 영향을 미친 주요 트렌드와 이들이 직면한 과제에 대해 논의합니다. 2부는

AI를 사용하여 확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능과 안정성을 주도하는 업계 선두업체인 Senseye에서 제공하는 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 제조업체가 2021년에 직면한 가장 큰 도전 과제를 되돌아보는 시리즈의 마지막 부분에서는 Make UK의 Jim Davison과 Fhaheen Khan이 다시 합류했습니다. 여기에서 1부를 들을 수 있습니다. 이 시리즈의 마지막 에피소드에서 우리는 Brexi

일정에 따라 구성 요소를 교체하면 완벽하게 사용할 수 있는 자산의 형태로 돈이 매립됩니다. 제조업체에 대한 비용은 명확합니다. 기계는 비싸다. 단순히 $100 구성 요소를 교체한다고 해도 실제 비용에는 지정, 소싱 및 맞춤에 소요되는 시간과 비용이 포함됩니다. 제조업체가 전체 생산 일정을 실행하는 경우에는 서비스 수명이 상당히 남을 수 있는 기존 부품을 교체하는 데 엄청나게 비싸고 불필요한 라인 가동 중단 시간도 포함됩니다. 환경에 대한 비용도 상당할 수 있습니다. 일부 기계는 재판매 또는 업사이클링할 수 있고 구성 요소를 재활용

영국 사우스햄튼 , 13 2022년 1월: 확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능과 신뢰성을 제공하는 산업용 AI 기업인 Senseye는 공식적으로 기후 중립을 선언하여 지속 가능성에 대한 지속적인 노력을 보여줍니다. ​Fokus Zukunft GmbH &Co. KG에서 회사의 탄소 발자국을 평가한 결과 Senseye의 직원 1인당 탄소 배출량은 해당 규모 및 산업의 다른 회사에 비해 낮은 범위에 있는 것으로 나타났습니다. 글로벌 산업 탄소 배출량을 낮추기 위한 Senseye의 약속은 AI 기반 소프트웨어와 원격 근무에 대한 집

Senseye ROI Lock™으로 예측 유지 관리에 투자하여 손실을 입을 수 없는 기업 불확실성은 모든 기업에서 두려워하지만 우리는 경제 전망이 그 어느 때보다 예측할 수 없는 시기에 운영되고 있습니다. 이러한 배경에서 안전하게 플레이하라는 사고방식은 이해할 수 있지만 아이러니하게도 이것이 기업이 다음에 닥칠 일에 더 탄력적으로 대처할 수 있는 일종의 스마트 시스템에 대한 투자를 지연시킬 수 있다는 점입니다. 보장된 보상 이러한 상황을 해결하기 위해 Senseye는 예측 유지보수 솔루션에 대한 투자의 인지된 위험을 크게 줄이기

AI를 사용하여 확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능과 안정성을 주도하는 업계 선두업체인 Senseye에서 제공하는 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 이 2부작 시리즈에는 영국 제조업체를 대표하는 Make UK의 Jim Davison과 Fhaheen Khan이 합류했습니다. 2022년 제조업체를 위한 준비 사항을 살펴보는 시리즈의 2부에서는 Make UK의 Jim Davison과 Fhaheen Khan이

Senseye의 공동 설립자인 Alexander Hill은 지난 5년 동안의 예측 유지 관리의 발전을 살펴보고 성장의 핵심 동인을 식별했습니다. 가속화하는 산업 지난 5년 동안 예측 유지 관리가 제대로 이루어졌으며 진정으로 성숙해졌습니다. 완전히 새로운 세대의 예측 유지 관리 중심 도구, 자산 안정성 및 성능과 함께 보다 전통적인 자산 성능 관리 도구를 위한 기반을 마련하기 전에 CMMS 시스템이 Enterprise Asset Management를 위한 자리를 마련한 상당히 꾸준한 25년의 발전에 따라 의제를 제대로 처리했습니다

에너지. 귀하의 기계는 얼마나 사용하고 있으며 어디에 낭비되고 있습니까? 이는 지속 가능한 제조를 달성하기 위한 근본적인 질문입니다. 무엇을 생산하든, 제조는 거의 보편적으로 매우 에너지 집약적인 프로세스인 재료 변형에 관한 것입니다. 일부 기업에서는 간접비의 최대 1/3이 에너지입니다. 그렇다면 제조 회사는 어떻게 환경에 미치는 영향과 에너지 비용을 동시에 줄일 수 있습니까? 어떻게 윈-윈 상황을 만들 수 있습니까? 한 가지 방법은 연결된 Industry 4.0 가능 기계에서 제공되는 스마트 산업 분석을 사용하여 에너지

우리는 의심할 여지 없이 예측 유지 관리 혁명의 한가운데에 있습니다. 우리는 특히 지난 5년 동안 핵심 기술이 진화하는 것을 보았고 이제는 주류에 자리 잡고 있습니다. 이는 글로벌 예측 유지 보수 시장의 가치가 2020년 42억 7000만 달러에서 224억 2900만 달러로 증가할 것이라는 사실에 의해 입증되었습니다. 2026년까지 10억 지난 2년 동안의 사건으로 인해 불가피하게 많은 제조업체가 전반적인 접근 방식을 재평가하게 되므로 전체 초점이 예측 유지 관리에 집중되어야 한다는 의미는 아닙니다. 그러나 인더스트리 4.0과 사

지속 가능성은 장기적으로 유지될 수 있는 방식으로 작업하는 것을 의미합니다. 그 중 중요한 부분은 자연 환경을 파괴하지 않는 것입니다. 그러나 이는 또한 사회적 책임을 의미하며, 이는 근로자의 건강과 안전을 돌보는 것을 의미합니다. 결국 안전한 수술이 없으면 지속 가능한 수술이 아닙니다. EU 전역에서 2018년에 제조 분야에서 500건의 치명적인 사고가 발생했으며 추가로 594,000건의 비치명적 사고로 인해 최소 4일의 결근이 발생했습니다. 기계의 효과적이고 통제된 유지보수 및 작동은 안전의 핵심입니다. 제조의 지속

Niall Sullivan, Senseye 마케팅 부사장은 IoT가 주류가 되도록 하는 데 있어 클라우드의 중추적인 역할을 살펴봅니다. 사물 인터넷(IoT)은 현재 인터넷에 연결되어 데이터를 수집하고 공유하는 전 세계 수십억 개의 물리적 장치를 의미합니다. 저렴한 컴퓨터 칩과 무선 네트워크의 광범위한 가용성 덕분에 컵에서 유람선에 이르기까지 모든 것이 IoT의 일부가 될 수 있습니다. 클라우드 IoT란 무엇입니까? 이러한 인터넷 연결 개체는 사람의 개입 없이 실시간 IoT 데이터를 통신할 수 있으며 물리적 및 디지털을 병

머신 러닝(ML)이 기존의 예측 유지 관리 모델을 파괴하고 자산 중심 조직 전체에서 새로운 차원의 장비 생산성과 성능을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다. 머신 러닝(ML) 예측 유지 관리 예상치 못한 장비 가동 중지 시간은 자산 중심 조직에 점점 더 높은 운영 위험을 나타내며, IoT 및 기존의 예측 유지 관리가 촉진할 수 있는 자산 상태에 대한 더 깊은 통찰력이 필요합니다. 이러한 배경에서 우리는 기존의 CMMS(Computerized Maintenance Management System)가 EAM(Enterp

AI를 사용하여 확장 가능하고 지속 가능한 자산 성능과 안정성을 주도하는 업계 선두업체인 Senseye에서 제공하는 Trend Detection 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 유지 관리 효율성을 달성하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 고안된 새로운 간행물입니다. 제조업체가 금속 및 광업에서 무엇을 배울 수 있는지 논의하는 시리즈의 세 번째이자 마지막 부분에서 Axora의 Joe Carr와 다시 합류했습니다. 1부는 여기에서, 2부는 여기에서 들을 수 있습니다. 제조업체가 금속 및 광산 산업에서 배울 수 있는 내용을

술을 만드는 기술은 기원전 7000년 이전으로 거슬러 올라가 과일과 곡물을 개인 소비와 즐거움을 위해 발효시켰습니다. 그러나 이 현대 시대에 이 동일한 공정이 산업화되어 방대한 양을 생산하고 전 세계에 배포하여 주말 오락보다 정밀한 화학 제조에 더 가깝습니다. 발효, 테스트, 숙성, 병입, 포장 및 유통에 사용되는 기계는 알코올 산업이 온라인 PdM(예측 유지 관리)의 혁명을 받아들일 수 있는 완벽한 위치에 있음을 의미하며, 품질과 양이 브랜드 요구에 부응할 수 있도록 합니다. 양조장 및 양조장은 규모가 크고 복잡하며 에너

디지털 이후 시대의 플랜트 유지보수가 어떤 모습인지 살펴보고 모범 사례를 달성하기 위한 5가지 핵심 단계를 식별합니다. 플랜트 유지보수는 장비 중심 산업에서 수행되며 자산의 상태 모니터링, 수리, 향후 평가 및 수리 일정을 포함합니다. 일반적으로 제품 흐름과 같은 자산의 주요 운영 변수를 살펴봅니다. 온도; 진동; 효율성 향상을 위한 압력과 이들 간의 상호 의존성. 물론 유지 관리 전략의 범위는 작업 환경의 규모, 산업 및 복잡성, 안전 매개변수 및 고려 사항에 따라 크게 달라집니다. 그러나 모든 유지보수 전략은