使用案例

预见性维护

Splunk 行业资产智能 (IAI) 提供实时和预测性的见解

通过实时分析,从反应性操作转变为主动操作

通过预测性分析引领行业 4.0 革命

用机器学习预测失败

通过统计和机器学习功能预测和预见关键行业资产的停机时间

通过智能制造提高工厂绩效

成为一家具有主动性行业资产管理、维护和性能的自适应互联行业公司

揭露潜在的机器问题

通过对阈值、警报、指标和趋势进行可视化分析,深入研究资产的健康状况并缩短调查周期

为何选择 Splunk 进行预见性维护?

避免设备故障和其他可能导致组织损失的生产问题。使用 Splunk 减少高成本的紧急维修和不必要的日常预防性维护。

从大数据量中识别真实的商业价值是一项挑战,特别是涉及来自 IT、运营技术 (OT) 和 IoT 资产的数据时。使用 Splunk DB Connect 创建统一的事实来源。

OT 团队在技术堆栈方面往往落后于 IT 对手。Splunk 让这些团队可以充分利用从云到机器学习和 AI 的变革趋势。

产品能力

使用 Splunk 提高资产可用性和性能

最大限度地减少意外停机时间

使用警报和异常检测消除噪音,并将关键信息交到最需要它的维护技术人员和操作员的人手中。消除可引入风险并降低可用性的昂贵常规预防性维护。

获得复杂行业数据的简单视图

通过跨不同行业控制系统 (ICS)、传感器和应用程序无缝集成数据,消除技术、数据和人员孤岛。创建行业 KPI 的定制视图和分析,并优先考虑关键行业资产绩效的警报。

实现反应性行业运营到主动性行业运营的转变

实时诊断警报和异常,并在不影响生产的情况下加速问题响应了解问题如何影响 OT 和 IT 孤岛中的服务。通过组织、关联和分析相关指标和事件来加快调查速度,以便快速诊断。

立刻开始使用

快速安装、轻松连接到任何行业数据源并立即开始与数据交互。通过实时视图和态势感知加速洞察,提高整体工厂绩效。

制造业

通过 IT、OT 和 IoT 来源的实时操作可视性,优化整体设备效率 (OEE)
提升资产健康

能源和公共事业

通过统一的行业数据视图,提高操作员的可视性并延长机器的正常运行时间
保持灯亮

公共部门

提高整体运营效率,以提高利润率并更好地为客户服务
生活更智能