預測性服務分析系統可提供驅動系統異常信息
通過降低生產停機時間將工廠利用率提升30%
為驅動系統打造基于AI的算法
西門子將在漢諾威工業博覽會期間發布一款邊緣應用程序。這款應用程序作為西門子驅動系統預測性服務（Predictive Services for Drive Systems）的一部分，能夠在早期發現驅動系統的問題，從而減小對正常生產流程的影響，有效避免意外停機，將工廠利用率提升30%。這款應用程序還能夠根據實際需求安排維護和服務活動，將工廠生產率提升10%。預測性服務分析系統基于AI的解決方案可檢測到異常的早期跡象，例如軸承損壞、不平衡或未對準等，并監控變頻器的運行情況。這款應用程序還能夠評估相關問題的嚴重程度，并預估剩余運行時間，從而預測潛在故障。

預測性服務分析系統尤其適用于需要持續運動的應用場景，例如泵、風扇、壓縮機，及無需速度控制的電機。這一邊緣應用程序的分析基于對海量數據進行近實時評估，能夠助力工廠進行安全數據處理，并降低云數據傳輸的成本。與MindSphere預測性服務助手（Predictive Service Assistant）結合使用時，預測性服務分析系統可以根據需求對數據進行預處理，而MindSphere應用程序則能夠為用戶提供基于數據的進一步分析洞察和行動建議。