应用行业
我们的解决方案可应用于广泛行业
化工行业
全球竞争和颠覆正在给化工企业带来越来越大的压力。探索宏集预测性维护如何通过将操作数据、传感器数据、EAM数据和工艺数据结合到人工智能模型中，以提供预测性见解，帮助化学处理设施避免故障和计划外停机。
金属及采矿
萃取、研磨、冶炼和精炼都是要求很高的作业。了解宏集预测性维护如何帮助识别性能偏差，预测机器故障，并主动和经济有效地管理维护行动，以提高可用性，可靠性，并确保这些困难条件下的安全操作。
风电行业
风电机组是一个复杂的机电综合系统，齿轮箱故障、电气系统故障和发电机故障是最主要的三种故障类型。宏集预测性维护方案能够对风电机组故障进行有效诊断和分类，有利于降低机组故障率、减少维修成本、提高风电场的经济效益。
石油和天然气
在石油和天然气等资产密集型行业，最大限度地提高可靠性、可用性和安全性是业务的当务之急。了解宏集预测性维护方案如何通过将操作数据、传感器数据、EAM数据和工艺数据结合到人工智能模型中，以提供预测性见解，帮助油气设施避免故障和计划外停机。
制造业
对于应对全球竞争和不断扩大的技能差距的制造商来说，许多人正在转向物联网(IOT)来创造竞争优势。宏集预测性维护方案帮助制造商将操作数据、传感器数据、EAM数据和工艺数据集成到人工智能模型中，以提供预测性见解，帮助制造商控制成本和优化工厂资源。
制药和生物技术
制药行业的设施经理和资产经理面临着复杂的监管规定，以及数千项资产运营的责任。探索宏集预测性维护方案如何通过预测机器故障和避免批量中断来确保质量和可靠的操作。
发电
随着发电来源的变化和需求的波动，管理发电资产比以往任何时候都更加复杂。了解宏集预测性维护方案如何将来自传感器、EAM系统和流程数据结合到人工智能模型中，以提供预测性见解。
设施管理
数据中心、商业建筑和类似设施每天要处理数百万美元的商品采购、信用卡和银行交易、股票市场和信息技术。与其他工业制造设施类似，幕后的工艺设备对于确保这些操作至关重要。