💡💡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...
آیا تا به حال با خرابی‌هایی مواجه شده‌اید که ماحصل داده‌ها و اطلاعات نادرست شما بوده‌اند؟ چگونه می‌توانیم زبانمان را در اصول جمع‌آوری و ثبت داده‌های مربوط به تجهیزات یکی سازیم؟
این حقیقت که ارتقا و حفظ قابلیت اطمینان تجهیزات نه تنها به درک عمیق عملکرد تجهیزات بلکه از همه مهم‌تر به چگونگی خرابی آن‌ها نیز نیاز دارد، حقیقتی انکار نشدنی است. یکی از ارکان هر برنامه قابلیت اطمینان، بهبود مستمر است که بدون داشتن اطلاعات مربوطه و به روز شده که از منظر بهبود قابلیت اطمینان قابل تجزیه و تحلیل باشد، ممکن نیست. اینجاست که اهمیت داده‌های خرابی آشکار می‌شود.
سیستم CMMS ابزاری است که نه تنها می‌تواند برای سازمان‌ها در تحقق الزامات مدیریت کارهای نگهداشتشان موثر باشد، بلکه منبع مهمی در خصوص داده‌های مربوط به #نگهداشت و قابلیت اطمینان تجهیزات است؛ چرا که بستری برای جمع آوری ، ارائه و تجزیه و تحلیل داده‌های خرابی فراهم می‌کند.
به نظر شما ثبت دقیق سوابق خرابی تجهیزات چه مزایای دیگری برای برنامه نگهداشت سازمان ایجاد می‌کند؟
#داده #مدیریت #مدیریت_دارایی #دیتا #پمکو #مدیریت_دارایی_فیزیکی
#CMMS
@aryanapam
این حقیقت که ارتقا و حفظ قابلیت اطمینان تجهیزات نه تنها به درک عمیق عملکرد تجهیزات بلکه از همه مهم‌تر به چگونگی خرابی آن‌ها نیز نیاز دارد، حقیقتی انکار نشدنی است. یکی از ارکان هر برنامه قابلیت اطمینان، بهبود مستمر است که بدون داشتن اطلاعات مربوطه و به روز شده که از منظر بهبود قابلیت اطمینان قابل تجزیه و تحلیل باشد، ممکن نیست. اینجاست که اهمیت داده‌های خرابی آشکار می‌شود.
سیستم CMMS ابزاری است که نه تنها می‌تواند برای سازمان‌ها در تحقق الزامات مدیریت کارهای نگهداشتشان موثر باشد، بلکه منبع مهمی در خصوص داده‌های مربوط به #نگهداشت و قابلیت اطمینان تجهیزات است؛ چرا که بستری برای جمع آوری ، ارائه و تجزیه و تحلیل داده‌های خرابی فراهم می‌کند.
به نظر شما ثبت دقیق سوابق خرابی تجهیزات چه مزایای دیگری برای برنامه نگهداشت سازمان ایجاد می‌کند؟
#داده #مدیریت #مدیریت_دارایی #دیتا #پمکو #مدیریت_دارایی_فیزیکی
#CMMS
@aryanapam