z = −1 + i' nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i nα = θ + 2πk

Predictive Maintenance

Sempre più aziende raccolgono enormi quantità di dati per monitorare lo stato di salute dei propri prodotti o processi, con l’aspettativa che questi operino sempre ai massimi livelli.
Poter riconoscere, attraverso i dati, le derive di funzionamento e anticipare degrado e possibili guasti è di fondamentale importanza per non rimanere impreparati davanti ai diversi imprevisti che possono accadere (es. fermi macchina, problemi di qualità o clienti in difficoltà). Ma anche per ottimizzare la pianificazione delle attività e migliorare la percezione del brand.

  • descrizione e benefici
  • Esempi di applicazione
predictive-maintenance.svg
Macchinari sempre funzionanti
Maggior sostenibilità
Incremento dei ricavi

Dove applicare Predictive Maintenance

Industrial
Transports
Energy

Logica di funzionamento

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z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) f(x) = 3x − 2 z = r (cosθ + isinθ) ax + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) 2x + 2y + z + 4t = 0

La soluzione per Candy-Haier