现场作业需要采集和分析大量的数据,如:
  • 设备数据: 包括设备运行状态数据、缺陷数据、维修记录等;
  • 业务数据: 包括现场作业人员的操作数据、相关作业装备采集的数据等;
我们的现场作业管控平台采用了以Spark为核心的大数据技术,能充分地分析和利用上述数据,以从根本上提升现场作业的效率和质量。
应用场景
设备状态检修
基于⼤数据和⼈⼯智能的评估结果,合理制定设备维护保养现场作业计划,有效降低设备维护成本,延⻓设备使⽤寿命。
现场作业风险管控
基于现场采集的人员和设备数据实时评估和提示作业⻛险, 避免安全事故的发⽣。
我们的优势
流式处理
我们采⽤流式处理⽅式即时分析采集到的数据, 能实现接近实时的响应速度。
结合人工智能
在分析数据时,我们会采⽤故障预测模型来评估设备健康状态,预判设备运行趋势;我们也会采⽤事故预测模型来评估现场作业的风险, 必要时预警。
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