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8 实例探究
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Complex Discrete Manufacturing with ThingWorx Analytics - ThingWorx Industrial IoT Case Study
使用 ThingWorx Analytics 进行复杂离散制造
ABC 在利用收集到的数据时面临两个主要问题。一是所收集数据的规模、复杂性和差异性需要大量工时来处理和评估。二是由于数据科学分析的性质,实时数据无法投入使用。
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Data Gathering Solution for Joy Global - ThingWorx Industrial IoT Case Study
Joy Global 数据采集解决方案
Joy Global 现有的业务流程要求客户通过不稳定的遗留系统来收集海量数据。由于流程和工具不足,现场级分析不足以正确地为业务决策提供信息。
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Cutting-edge Predictive Analytics for HIROTEC Group - ThingWorx Industrial IoT Case Study
HIROTEC Group 的尖端预测分析
Hirotec 需要确保连续运营并最大限度地减少其制造设施的计划外停机时间。计划外停机代价高昂,并且会影响 Hirotec 准时向客户交付货物的能力。
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DeviceLynk Delivers Customized IIoT Solution - ThingWorx Industrial IoT Case Study
DeviceLynk 提供定制的 IIoT 解决方案
在与 ThingWorx 合作之前,DeviceLynk 构建了一个 IIoT 平台,但发现它缺乏可扩展性。他们需要一些东西来捕获和处理来自无数设备和客户的数据。
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LumenData Delivers Real-time Predictive Analytics through IoT - ThingWorx Industrial IoT Case Study
LumenData 通过物联网提供实时预测分析
2013 年,LumenData 发现自己需要在其服务套件中添加新的实时预测分析功能。为了满足这一需求,LumenData 收购了一家最先进的流数据、捕获和实时预测分析公司。这解决了纯粹的预测分析问题,但让 LumenData 需要能够构建以物联网为目标的服务。从物联网的角度来看,LumenData 仍然缺少创建合适的应用程序和仪表板的方法,这些应用程序和仪表板可以让客户轻松理解他们可能需要的任何预测分析。
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Leveraging the IoT to Gain a Competitive Edge in International Competition - ThingWorx Industrial IoT Case Study
利用物联网在国际竞争中获得竞争优势
日本国内外的许多大型制造商都在同一空间争夺更大的市场份额,预计娱乐领域对投影仪的需求将不断增长,这需要魅力和强大的视觉性能以及能够吸引人们注意力的数字标牌。 Panasonic AVC Networks 服务与支持总监 Kazuyuki Kitagawa 表示:“通过独立的硬件产品来区分自己变得越来越困难。” “为了让松下扩大市场份额和整体业务,我们必须开发能够带来显着附加值的解决方案。”松下认为投影失败和质量下降绝不应该发生。这就是促使他们使他们的投影仪支持物联网的原因。更具体地说,松下开发了一种系统,该系统可以从投影仪收集数据,可视化详细的操作状态,并预测问题并在发生故障之前解决问题。他们的投影仪嵌入了各种传感器,用于测量电源、电压、视频输入/输出信号、进气/排气温度、冷却风扇运行和灯泡运行时间。这些传感器已被用于使投影仪更加智能,当温度过度升高时自动暂停操作,并自动切换灯泡。虽然这是一个伟大的第一步,但松下投影仪仍然没有配备任何通过网络发送数据的能力。
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Delivers Seamless Scalability to IOTATOI - ThingWorx Industrial IoT Case Study
为 IOTATOI 提供无缝可扩展性
IOTATOI 是 Power Agent Systems 的一个部门,它开发了一种称为通用监控系统 (UMS) 的边缘服务器。 IOTATOI 使用 UMS 作为边缘层数据收集器来监控制造、矿山和化工厂中的备用电池阵列。这种备用电池的经验使 IOTATOI 将系统扩展到可以通过传感器监测的任何条件,例如振动、热量、温度和流量。 IOTATOI 发现他们需要从原来的中间件转移到可以实现更大可扩展性的东西,并以更广泛的方式呈现信息,从而使他们能够动态查看信息并执行基准分析,将数据输入分析引擎并创建一个更具可操作性的观点。
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Reducing the Rate of Readmissions - ThingWorx Industrial IoT Case Study
降低再入院率
客户对其数据源的整合有限或效率低下,这使得通过纵向镜头很难看到患者。然而,该客户具有独特的优势,可以利用其护理网络中包含的大量患者数据,并于 2012 年开始这样做。具体来说,他们希望通过改善护理来改善缺血性心脏病 (IHD) 患者的预后以降低再入院率、更好地管理患者胆固醇水平和更好地管理患者血压为目标的管理。具体来说,该地区医疗保健提供商对实施机器学习平台感兴趣,该平台可快速自动化复杂的分析过程并将强大的信息集成到现有的应用程序和门户中。
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