Tigress.aiがどのように役立つか

ティグレス。 aiはタービン所有権の主なフラストレーションを解決します

これらは、タービンが突然予期せず故障した場合の結果の一部です。

ティグレス。 ai アドバンテージ

ティグレス。 aiは、障害が重大になるずっと前に、障害を事前に警告します。これにより、予期しない突然のタービン故障の可能性をほぼ完全に防ぐことができます。

また、障害について事前に警告しているため、上記のすべての結果を計画、準備、および軽減することができます。

メンテナンスサイクルを計画したときにスペアパーツを時間どおりに入手できない場合、これらは直面する結果の一部です。

ティグレス。 aiアドバンテージ

ティグレス。 aiの詳細予測エンジンは、機器の実際の状態を秒単位で特定することができます。これにより、故障した時点ではなく、必要になる前に必要な部品を注文できます。

ティグレス。 aiは、潜在的な将来の障害の原因となる可能性のあるものを特定することもでき、その原因となるポイントで問題をさらに上流で修正することができます。たとえば、タービンの上流にあるポンプを交換することで、実際、タービンを壊滅的な故障から救うことができます。

重要になる前に何が起こっているかを知ることで、失敗の理由を特定し、事前に正しく計画するためのインテリジェンスが得られるため、事前に部品を入手して、スペアの遅延に対応できるようになります。

多くの場合、メーカーのメンテナンスサイクルに従っているため、計画的なメンテナンスを実行する必要があります。ただし、これは非常に非効率的であり、完全に機能していて本質的な障害の可能性がない部品を交換する可能性があるため、所有コストが大幅に増加する可能性があります。

単にデューティサイクルを満たすために実行可能な部品を交換することは非常に不経済であり、そのすべてのコストのかかる影響を伴う不必要なダウンタイムをもたらします。

ティグレス。 aiアドバンテージ

ティグレス。 aiは、故障の事前警告を提供します。つまり、故障する部品を交換するだけで済みます（デューティサイクルを過ぎても、動作中のコンポーネントはそのままにしておきます）。

これにより、部品の不要な交換に関連するコストが即座に停止し、交換が必要な部品のみをいつ正確に把握できるようになります。

多くの場合、これらの部品とその設置のコストはタービン保守契約に組み込まれていることに注意してください。どの部品をいつ交換する必要があるかを知ることは、保守契約の必要性を完全になくすのに大いに役立ちます。

従来のタービンデータ分析システムは、単により多くのデータを提供します。これらのシステムにはいくつかの欠点があります。

より多くのデータが自動的により良い情報とより簡単な意思決定を意味するわけではありません。最も経験豊富なデータサイエンティストでさえ、明確な答えがないままになる可能性があります。

人間がデータから「蝶の羽」を見つけることは不可能です。全体的な変化のみを検出でき、障害を予測する知覚できないほど小さなデータ分散は検出できません。

あいまいなデータが提示された場合、人間は当然注意を怠ってしまうため、タービンに不注意により多くのダウンタイムを組み込む可能性があります。

ティグレス。 aiアドバンテージ

ティグレス。 aiは、コンポーネントの障害を示すデータのわずかな変化を検出できます。（竜巻が上陸するずっと前に、データで蝶の鼓動する翼を見つけることができます！）。これを行うことができるのは、データの粒度が1秒間に数千回に増加し、回帰分析を実行する際の明確さが増すためです。

また、このシステムはデータを管理しやすくわかりやすいチャンクに簡素化し、意思決定をより簡単かつ確実にします。

これにより、当て推量、許容誤差、分析なしの疑わしいデータへの依存、保守コスト、および労働力のストレスが軽減されます。

ティグレス。 aiは同時に主観的な意思決定を減らし、リアルタイムの「非常に詳細な」データに基づいた客観的な予測を提供すると同時に、部品の寿命を延ばし、タービンの寿命を最大化します。