Asset-Management für Strom- und Versorgungsunternehmen
Amazon Web Services (AWS) hilft Strom- und Versorgungsunternehmen aller Arten und Größen, ihre IoT-Kapazitäten für eine Explosion von Daten zu skalieren. AWS bietet eine umfassende Reihe an Funktionen zur groß angelegten Verwaltung und Überwachung wachsender Assets, zur Anreicherung von IoT-Daten vor der Speicherung und zum Erlernen und Verbessern von Prozessen mit Machine Learning. So können Ausfälle minimiert, Kosten gesenkt und die gesamtbetriebliche Effizienz und Leistung verbessert werden. Mit AWS können Sie sich auf die neuen Geschäftschancen konzentrieren, die durch intelligente Geräte entstehen, ohne auf Sicherheit oder Kapazität verzichten zu müssen.
Anwendungsfälle
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Prädiktive Anlagenprüfung
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Industrielle Datenanalyse
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Prädiktive Anlagenprüfung
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Prädiktive Anlagenprüfung
AWS hilft Versorgungsunternehmen, Ausfallzeiten zu minimieren, die Anlagenauslastung zu steigern, mehr Sicherheit zu gewährleisten und unnötige Wartungskosten zu vermeiden - mit den Werkzeugen zur Implementierung einer groß angelegten Prädiktivwartung. AWS bietet die Kapazitäten für Machine Learning, IoT und lokale Gerätesteuerung, um in Echtzeit Ausfallsignaturen zu identifizieren und Geräteausfälle zu reduzieren.
Verwandte Produkte
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Industrielle Datenanalyse
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Industrielle Datenanalyse
Seit Jahrzehnten verlassen sich Versorgungsunternehmen auf historische Zeitreihen-Datenbanksoftware von Drittanbietern wie OSISoft Pi, um industrielle Gerätedaten mit Benutzern zu verknüpfen und Echtzeit-Betriebsdaten von Kapitalanlagen bereitzustellen. Strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken, unstrukturierte Daten aus Wartungsberichten, Gerätesensordaten und SAP-Transaktionen waren in getrennten Systemen gefangen und bildeten so Inseln ungenutzter Daten. AWS bietet ein Gateway zur Speicherung und Durchführung fortschrittlicher prädiktiver und historischer Analysen. Die industrielle Datenanalyseplattform ermöglicht es Unternehmen, Kosten zu reduzieren, die Innovation zu beschleunigen, Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen und zuvor isolierte Daten zusammenzuführen. So wird eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht.
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