💡💡داده‌پروری (Data Farming):استفاده حداکثری از دادهها در پایش وضعیت ماشین‌آلات
براساس نتایج نظرسنجی انجام گرفته توسط شرکتCisco system :
- ۶۰% از پروژه‌های حوزه اینترنت اشیا در مرحله طراحی مفهومی متوقف شدند.
- ۲۶% از شرکت‌های مورد بررسی، فعالیت‌های موفقی در شروع پروژه‌های حوزه اینترنت اشیا داشته‌اند.
-در حالی که ۷۵% از پروژه‌های اولیه حوزه اینترنت اشیا شکست‌خورده محسوب می‌شدند، این عدم موفقیت در مورد کل پروژه‌های انجام‌شده حدود 33% بود.
برنامه‌ریزی، مدیریت و توسعه فعالیت‌ها برای گذار به انقلاب صنعتی چهارم در یک سازمان، از مجموعه مهارت‌هایی است که بیشتر متخصصان در زمینه #نگهداشت و قابلیت اطمینان از آن برخوردار نیستند. با این حال، متخصصان این بخش مهارت‌ها و روش‌هایی نظیر نگهداشت مبتنی بر #قابلیت_اطمینان (#RCM)دارند که برای پشتیبانیِ گذار مدیریت‌شده به استفاده از #اینترنت_اشیا صنعتی(#IIoT)، تجزیه‌وتحلیل پیشرفته، رایانش ابری، هوش مصنوعی (#AI) و موضوعات مرتبط برای بیشینه‌کردن بازگشت سرمایه در این حوزه و افزایش قابلیت اطمینان ماشین‌آلات، مناسب است. پیوند این ابزارهای قدیمی و جدید را داده‌پروری می‌نامند.
✍️در مقاله‌ی زیر نحوه استفاده حداکثری از دادهها برای پایش وضعیت ارائه شده است. همچنین به تشریح این مطلب پرداخته شده است که چگونه #داده_پروری می‌تواند به غلبه بر مشکل مهم دیگری در عصر تحول دیجیتال امروزی کمک کند...
https://b2n.ir/136379
#assetmanagement #reliability
#industry4
@aryanapM
براساس نتایج نظرسنجی انجام گرفته توسط شرکتCisco system :
- ۶۰% از پروژه‌های حوزه اینترنت اشیا در مرحله طراحی مفهومی متوقف شدند.
- ۲۶% از شرکت‌های مورد بررسی، فعالیت‌های موفقی در شروع پروژه‌های حوزه اینترنت اشیا داشته‌اند.
-در حالی که ۷۵% از پروژه‌های اولیه حوزه اینترنت اشیا شکست‌خورده محسوب می‌شدند، این عدم موفقیت در مورد کل پروژه‌های انجام‌شده حدود 33% بود.
برنامه‌ریزی، مدیریت و توسعه فعالیت‌ها برای گذار به انقلاب صنعتی چهارم در یک سازمان، از مجموعه مهارت‌هایی است که بیشتر متخصصان در زمینه #نگهداشت و قابلیت اطمینان از آن برخوردار نیستند. با این حال، متخصصان این بخش مهارت‌ها و روش‌هایی نظیر نگهداشت مبتنی بر #قابلیت_اطمینان (#RCM)دارند که برای پشتیبانیِ گذار مدیریت‌شده به استفاده از #اینترنت_اشیا صنعتی(#IIoT)، تجزیه‌وتحلیل پیشرفته، رایانش ابری، هوش مصنوعی (#AI) و موضوعات مرتبط برای بیشینه‌کردن بازگشت سرمایه در این حوزه و افزایش قابلیت اطمینان ماشین‌آلات، مناسب است. پیوند این ابزارهای قدیمی و جدید را داده‌پروری می‌نامند.
✍️در مقاله‌ی زیر نحوه استفاده حداکثری از دادهها برای پایش وضعیت ارائه شده است. همچنین به تشریح این مطلب پرداخته شده است که چگونه #داده_پروری می‌تواند به غلبه بر مشکل مهم دیگری در عصر تحول دیجیتال امروزی کمک کند...
https://b2n.ir/136379
#assetmanagement #reliability
#industry4
@aryanapM
Reliabilityweb
Data Farming: A Way to Maximize Use of Data for Machinery Condition Monitoring
Planning, managing and expanding the transition to Industry 4.0 and selling it to the executive level of an organization are skill sets that most reliability...
🔶دوره آموزشی پنج روزه مدیریت دارایی‌های فیزیکی در انقلاب صنعتی چهارم (PAM 4.0) توسط مرکز C-MORE #دانشگاه_تورنتو_کانادا. ۱۰ تا ۱۴ ماه می ۲۰۲۱ (۲۰ تا ۲۴ اردیبهشت ۱۴۰۰) و با مشارکت شرکت بین‌المللی پمکو به شکل حضوری و آنلاین برگزار می‌شود.
مدرسان این دوره اساتید برجسته دانشگاهی و صنعتی از جمله پروفسور چی گان لی (رئیس مرکز C-MORE)، جیمز پیکنل (مولف کتاب #آپتایم)، علی زواشکیانی (رئیس هیئت مدیره شرکت #پمکو) و خانم جانت لم (دستیار رئیس مرکز C-MORE) هستند. این دوره به ارائه روندها، آینده، چالش‌‌‌ها و فرصت‌های پیش رو برای مدیریت دارایی‌های فیزیکی در انقلاب صنعتی چهارم می‌پردازد. پرداختن به ابزارهای کاربردی و پر اهمیت #هوش_مصنوعی (#AI) و الگوریتم‌های #یادگیری_ماشین (ML)، همزاد دیجیتال (Digital Twins) و نرم‌افزارهای جامع و خبره مدیریت دارایی‌ها(#APM)» که در روندهای آتی مدیریت دارایی‌های فیزیکی نقش پررنگی دارند، از ویژگی‌های برجسته این دوره است. همچنین در این دوره به نقش دادهها، حسگرها و ارتباط آن‌ها با اینترنت اشیای صنعتی (#IIoT) در افزایش بهره‌وری از دارایی‌های فیزیکی اشاره می‌شود.
💡برای ثبت نام و اطلاعات بیشتر به آدرس learn.utoronto.ca مراجعه کنید.
💡کاتالوگ این دوره:
@aryanapam
مدرسان این دوره اساتید برجسته دانشگاهی و صنعتی از جمله پروفسور چی گان لی (رئیس مرکز C-MORE)، جیمز پیکنل (مولف کتاب #آپتایم)، علی زواشکیانی (رئیس هیئت مدیره شرکت #پمکو) و خانم جانت لم (دستیار رئیس مرکز C-MORE) هستند. این دوره به ارائه روندها، آینده، چالش‌‌‌ها و فرصت‌های پیش رو برای مدیریت دارایی‌های فیزیکی در انقلاب صنعتی چهارم می‌پردازد. پرداختن به ابزارهای کاربردی و پر اهمیت #هوش_مصنوعی (#AI) و الگوریتم‌های #یادگیری_ماشین (ML)، همزاد دیجیتال (Digital Twins) و نرم‌افزارهای جامع و خبره مدیریت دارایی‌ها(#APM)» که در روندهای آتی مدیریت دارایی‌های فیزیکی نقش پررنگی دارند، از ویژگی‌های برجسته این دوره است. همچنین در این دوره به نقش دادهها، حسگرها و ارتباط آن‌ها با اینترنت اشیای صنعتی (#IIoT) در افزایش بهره‌وری از دارایی‌های فیزیکی اشاره می‌شود.
💡برای ثبت نام و اطلاعات بیشتر به آدرس learn.utoronto.ca مراجعه کنید.
💡کاتالوگ این دوره:
@aryanapam