この機能は、オペレーションマネージャーが、センサーデータ収集エージェントを連携させ、異常を検出し、メンテナンスの必要性を予測することで、重要機器の主要業績評価指標(KPI)を監視することを可能にします。これにより、生の産業用テレメトリデータを活用可能なインサイトに変換し、自動化されたパフォーマンス追跡を通じて、工場の稼働停止時間を最小限に抑え、資産の活用を最大化します。
エージェントは、産業機械からリアルタイムのセンサーデータを継続的に収集し、稼働率、効率比、故障確率などの動的なKPIを算出します。
オーケストレーション層は、機器のパフォーマンスと生産スケジュールを関連付け、全体的なオペレーションのスループットに影響を与える逸脱を即座に特定します。
予測モデルは、過去の傾向と現在の指標を分析し、重大な故障が発生する前に、自動アラートやメンテナンス手順を実行します。
接続された産業機器からリアルタイムのセンサーデータを収集し、中央の集約層に統合します。
分析エージェントを連携させ、KPIを計算し、基準となる運用基準に照らして正規化します。
計算されたパフォーマンス指標において、統計的な異常や閾値超過を検出します。
保守作業タスクやアラートを自動生成し、オペレーションマネージャーのワークフローに直接連携させます。
リアルタイムの機器の状態スコアとトレンドラインを表示する視覚的なKPIパネルにより、マネージャーは迅速に状況を把握できます。
運用担当者に対して、主要業績評価指標(KPI)の閾値を超過した場合や異常が検出された場合に、自動でプッシュ通知が送信されます。
統合されたタスク作成インターフェースにより、管理者はパフォーマンス指標に基づく推奨に基づいて、修理作業の割り当てを行うことができます。