Precare 云

Precare 云

GEMBO Precare Cloud执行机器数据的聚合和存储,机器学习模型的训练和验证,以进行机器视觉和预测性维护,KPI的计算以及在仪表板上显示数据。 

机器学习

来自多台机器的数据聚合可以更快地获取大数据,以训练和验证用于机器学习和预测性维护的机器学习模型,而来自一台机器的数据聚合可以基于独特的用法和用法来进行预测性维护模型的训练和验证一台机器的模式。

关键绩效指标

从公司范围到一台机器,当前和历史的机器数据都可以实时编译重要的KPI,例如任何级别的OEE,可用性,性能,质量,MTBF和MTBA。即时向下钻取一个事件或一组事件可以立即采取行动以提高OEE。

仪表板

高性能的仪表板可提供有关KPI,状态和警报的即时且整洁的信息。

规则引擎

将一个或多个参数组合成实际上无限复杂的条件,并指定针对这些条件执行的操作,可以灵活地解决针对参数和条件的任何所需组合的基于规则的操作。

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