a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} 2x + 2y + z + 4t = 0 nα = θ + 2πk −x + 2y + z + t = −1

Real Time Monitoring & Anomaly Detection

Alcuni processi o prodotti sono difficili da monitorare in modo diretto e in tempo reale. Ciononostante, grazie alla disponibilità di sensori e tecnologie Internet of Things (IoT), sta diventando sempre più possibile rilevare una grande quantità di dati da cui estrarre informazioni di valore.
Questo valore può giustificare e ripagare ampiamente i costi di sensorizzazione del processo/prodotto e di storage dei dati acquisiti.

  • Descrizione e benefici
  • Esempi di applicazione
Minor tempo analisi KPI
Analisi in tempo reale dei dati
Individuazione automatica delle anomalie

Dove applicare Real Time Monitoring

Industrial
Utilities
Services

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 [x0 −r, x0 + r] (cosnα + isinnα) = (cosα + isinα)n z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα)

La soluzione per un'azienda leader nel settore Energy e TelCo