提高具有數據+ AI的製造商的預測性維護

在車間，在車隊或領域的船上維護設備是大多數公司的複雜努力。每件設備每天都可以產生非結構化和半係統的數據，並位於地球和天空周圍。

知道設備需要維護時對公司至關重要。無計劃的停機時間是對我們業務的重大中斷。除了下遊影響以及生產和客戶協議之外，關鍵部件的失敗可能每天花費數百萬美元的損失。節省時間和金錢的一個重要方法是使用機器學習更好地預測中斷，並在發生故障之前計劃維護工作。

在本次會議上，Databricks全球製造和物流領導者Rob Saker將深入討論製造商如何使用數據和AI將業務轉換，利用一係列非結構化，半係統和結構的內部和外部數據源。數據在近實時提供見解。

ROB將由DataBricks解決方案架構師加入，該機構架構師將通過如何從物聯網設備構建實時端到端數據流水線，以便為任何數據的流媒體攝取，並使用Databricks ML預測特定的組件故障這些數據集以確保更高的質量，效率和可用性。我們將通過我們的免費預測維護解決方案加速器，您可以在網絡研討會上使用，從而開始提高組織內的預測維護。

議程一目了然

• Data + AI在工業4.0中介紹
• 物聯網預測維護
• 問答

揚聲器
Rob Saker，Databricks全球製造和物流領導者