高级预测性维护软件

OtoSense人工智能软件提供的不仅仅是一种算法:它集成到平台上,支持可扩展且可用于生产的架构。这款软件产品将成为技术人员和操作人员的好帮手,使他们可以专注于机器工作。

一旦投入使用就能迅速带来巨大价值,它无需任何人工介入即可自动创建异常模型。开始收集数据几小时后,您就可以收到有关机器中出现异常的警告。

通过研究并标记(标示)数据,可以实现OtoSense AI软件的全部功能。这样,您的内部机器专家可以将其日积月累的深厚知识传递给OtoSense AI。

检测

检测

• 检测
• 数字化
• 表征

构建

构建

• 研究数据
• 创建 AI 模型
• 积累知识

解读

解译

• 检测异常
• 增加领域专业知识
• 融合传感器

提取价值

提取价值

• 存储
• 聚合
• 通知
• 构建服务

OtoSense AI软件采用模块化设计,使用灵活

该预测性维护软件提供全系列的统包解决方案。从检测到数据解读,每个组件都可单独使用,包括数据采集模块、表征和可视化仪表板。无论是使用整个封装还是设计量身定制的解决方案,这完全由您自己决定。OtoSense模块可与您现有的解决方案轻松集成。

OtoSense AI软件易于部署

OtoSense作为软件容器开发而成,可适应任何实施,可以让软件在任何位置运行。默认情况下,该预测性维护软件托管在AWS上。不过,该统包解决方案几乎可在任何企业云或任何环境下的本地现场运行。OtoSense AI软件甚至可在计算机或现场托管的物理服务器上运行,从而形成完全独立的系统。无论您公司制定了什么样的数据存储和安全指南,都可轻松安装OtoSense并利用该AI软件的众多优点。

OtoSense 开发人员套件 (ODK)

研究您的数据

非监督式映射

非监督式映射

此“开箱即用”机器学习工具可按相似性自动映射各种声音或振动。选择的内容可以是在某个资产上或在特定时间段内“到目前为止收集的所有数据”。收集了数据后,OtoSense将选择数百个最能代表各种声音或振动的数据点,然后将其映射到屏幕上。技术人员或工程师可以使用研究界面命名这些点,方便以后按标签或相似性进行搜索。

侦听和标记

侦听和标记

需要人为干预才能通过选择、数据侦听和标记,实现微调和增加价值。此特性可在OtoSense的机器学习功能和您的领域专家之间实现轻松交互。利用侦听和标记,可以使用孤立点评分作为入口点,对分时收集的数据进行研究。该工具在侦听时,还提供数据波形和声谱图的可视化显示。您的工程师或技术人员可以根据时间范围进行精确选择并标记(命名)原始数据。每个标记均构成与资产相关联的新事件。任何新行为均以这种方式进行标记(例如“cavitation”、“leaky_piston”或“worn_seal”)。侦听的事件越多,工具的诊断功能就越精确,在检测或预测事故方面的价值就越高。

构建和测试您的模型

异常(孤立点)检测模型

异常(孤立点)检测模型

默认情况下,OtoSense机器学习功能会在数据收集开始一小时后自动生成并应用第一孤立点检测模型,然后微调该模型一周。应用后,该模型会实时持续计算所收集的声音或振动的孤立点评分。当孤立点评分达到定义的阈值时,将会发送指示异常的通知或提醒。

也可以在您的技术人员或工程师的帮助下,通过选择最能参考资产正常信号(例如电机在不同发动机转速时的持续嗡嗡声)的数据,手动构建异常检测模型。

事件识别模型

事件识别模型

此工具可以让OtoSense实时解读所收集的信号,给出原始数据的含义。无论是短时中断还是即将发生的故障的早期指示,这些事件最先都是由人使用探查工具进行识别和定义。然后利用OtoSense的直观界面构建模型并教导系统识别问题的微妙和预示征兆,从而将OtoSense的预测性维护软件提升为有价值的诊断工具。

尝试我们的无成本OtoSense试验

利用资产中的声音或振动样本快速评估OtoSense。收集几分钟的资产数据,将其上传并简单构建模型。然后,通过用户界面查看OtoSense如何解读数据。

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