Інтернет речей
Розумна мобільність
Збільшення транспортного потоку, зміни в структурі дорожнього руху, дорожні роботи, розширення систем метро, збої в обслуговуванні – це виклики для уряду, підприємств і пасажирів, які намагаються відслідковувати та враховувати зміни в транспортних системах.
Розумна мобільність допомагає спростити транспортну систему, передаючи учасникам руху необхідну інформацію в режимі реального часу. Таке підвищення продуктивності й економія часу відіграють неабияку роль для будь-якого підприємства, що має справу з транспортуванням.
- Завчасне розуміння ситуації на дорогах і можливість знизити кількість ускладнень, пов’язаних із транспортуванням.
- Оперативна логістична інформація і кращий зв’язок на місцях.
- Аналітична картина, створена на основі практичних даних задля кращого управління перевезеннями.
- Краща поінформованість щодо наявних місць для паркування задля зменшення заторів.
Діагностичне обслуговування
Діагностичне обслуговування на основі адаптивних даних у режимі реального часу допомагає визначити, які машини та коли потребують догляду. Завдяки сенсорам і активному моніторингу, підприємства можуть оперативно реагувати на труднощі, поки ті не переросли в проблеми. Перевагою є й помітне скорочення витрат, у тому числі на робочу силу, обладнання, інвентаризацію, заміну, усунення вторинних пошкоджень і ризиків.
- Підтримка справного стану обладнання завдяки відстеженню і фіксації показників функціонування.
- Встановлення ознак і граничних показників погіршення робочих характеристик, щоб завчасно повідомити про можливі проблеми.
- Мінімізація недоотриманих прибутків шляхом усунення зайвого часу простою.
- Підвищення рентабельності та продуктивності завдяки вчасному обслуговуванню.
- Безпечніше, стабільне і передбачуване робоче середовище.
Iнтелектуальне виробництво
Щоб бути конкурентоспроможними в цифровій економіці, розробники повинні інтегрувати передові технології в свої операції та процеси. Інтелектуальне виробництво робить це можливим за допомогою цілої низки пов’язаних між собою систем, які збирають і аналізують дані в режимі реального часу, щоб прискорити процес прийняття рішень.
- Підвищення продуктивності пристроїв за рахунок профілактичного обслуговування, а також поступового переходу від превентивної підтримки до прогнозованої з урахуванням умов виробництва.
- Покращення якості шляхом застосування машинного навчання до обсягів зібраних даних.
- Підвищення ефективності завдяки автоматичному збору даних сенсорів та систем зберігання.
