传感器以高频率从设备捕获物理数据，然后在基于桌面的系统上进行本地管理和分析。然后，他们的最终用户在他们的桌面上本地处理数据，并手动创建对设备状况及其故障模式的可见性。他们决定自动化数据收集并启用基于云的数据处理以及基于 AI 的故障检测，同时使其更多地由数据驱动，而不是基于古老的规则。对此有一些挑战：传统的预测工具难以扩展和部署需要将预测分析嵌入到他们的应用程序中使用现代数据平台进行数据准备、清理、选择正确的算法、对其进行训练和验证需求专业知识平台和应用程序需要与所有硬件产品轻松集成

通过并购活动，该公司吸收了另一家公司，并且必须快速且经济地加入地理多样化的地点，同时为未来的日期节省完整的网络迁移。该公司需要整合两家公司的网络基础设施以获得完整的网络可见性和控制，但没有时间为更广泛的整合寻求预算批准。

作为恰蒂斯加尔邦的新首府，打造首个环境可持续的智慧城市。使用优化的解决方案来满足公民和企业的需求。通过安全、高效、可持续的市政设施和规划系统提高生活质量。

National Instruments 担心其企业搜索解决方案的未来状态。 Microsoft 的 FAST ESP 不再作为独立产品提供，并且已标记为生命周期结束，自 2013 年 7 月起生效。

Aramex 需要技术合作伙伴来支持其数字战略Aramex 遵循“轻资产”商业模式，并高度致力于战略创新。他们认为技术和创新是他们的关键差异化因素和增长推动力。 Aramex 不断投资于定制数字解决方案，发现在当地为其快节奏的项目配备人员具有挑战性。此外，这些项目的创新性和以用户为中心的性质需要在数据科学、用户体验设计、业务分析和研发方面拥有丰富的专业知识。 2015 年底，Aramex 决定从东欧寻找技术合作伙伴，以支持其整个交付流程。他们需要一个能够主动为设计和构思做出贡献的技术同行，而不仅仅是在密切监督下提供开发服务。客户选择 ELEKS 是因为我们在成本/价值之间取得了最佳平衡，在移动用户体验、数据科学和研发方面拥有广泛的专业知识，以及我们的创新文化。

客户希望通过有效地优先考虑维护活动并在故障前主动更换组件来减少停机时间和生产损失。

2015 年末，一台已部署的燃气轮机出现两排叶片故障，这对压缩机造成了巨大的二次损坏，导致近两个月的停机时间和高达 3000 万美元的维修成本和机会损失。这种失败虽然很少见，但代表了很难捕捉到的典型灾难性事件。尽管现场工厂运营团队一直在监控资产，但这种特定的故障模式以前是未知的且非常细微，现有的警报没有足够的信息让中小企业及时正确诊断。 OEM 决定评估 SparkCognition 的预测分析解决方案 SparkPredict®，其目标如下： 1. 展示根据涡轮机提供的盲数据检测和区分运行和异常在线稳态条件的能力。 2. 提供有关导致潜在异常的关键因素的更多见解。 3. 提供一个与资产中的实时流数据接口的 UI。

在推出 3d Signals 资产性能监控 (APM) 解决方案之前，ROTHENBERGER 使用机器供应商提供的传统塔灯和 24V 控制来监控其资产。作为向工业 4.0 时代过渡的一部分，ROTHENBERGER 寻找一种能够实现生产车间准确可见性和完全透明性的解决方案。

SoftServe 帮助 Laredo 使用深度神经网络 (DNN) 算法和优化技术在 Amazon Web Services (AWS) 上构建了一个全面的解决方案，包括针对最终用户的广泛可视化和解释。它通过模拟具有不同场景的遥测和生产来对整个系统进行建模。此外，它还允许拉雷多石油公司找到最佳的控制措施，以满足电机温度、电压、进气压力以及气体或水量等限制条件。该算法可以适应各种 ESP 系统，并为操作员提供最佳的日常控制。

越来越多的组织正在迁移到云或混合云基础架构。这也适用于中小企业。万神殿自己也经历过。毕竟，公司有很多这样的中小企业作为他们的客户。 “经过多年的准备，我们看到自 2015 年以来对云和托管服务的需求一直在上升。从那时起，我们每年交付的云解决方案都增加了大约 20%，”Siekerman 说。 “这需要对云基础进行投资。对我们来说，这意味着购买新的、可扩展的服务器和随附的软件。 ”

该公司使用 AVEVA Data Hub（前身为 OSIsoft Cloud Services）作为连接服务协议的一部分，为其客户提供新的远程空气质量监测服务。 CosaTron 能够将历史数据与实时数据进行比较，从而更深入地分析一段时间内的室内空气质量趋势。在成功的试点阶段之后，CosaTron 现在准备将 AVEVA Data Hub 作为其监控服务的一部分，为客户提供室内空气质量无可争议的证据。

Openreach 是一家批发电信企业，为 650 多家通信提供商提供工程服务，这些提供商向英国家庭和企业销售电话、宽带和以太网服务。 Openreach 希望通过确保工作（例如，电话安装和维修）在第一次、每次和准时成功完成来改善客户体验。这说起来容易做起来难，因为 Openreach 的工程师需要诊断和修复各种连接问题。为了提供最好的服务，Openreach 必须超越其传统的工程思维，将客户置于其业务的核心。

JDE 需要一个具有专业知识的合作伙伴来全面概述其工厂的所有网络安全风险和漏洞。这包括用于管理整个工业运营的所有运营技术计算系统。

一家全球金融机构正在使用一个报告存储库，该存储库连接到整个企业使用的数十个应用程序和数据库系统，这些应用程序和数据库系统来自不同的地区和多个业务部门。每周，来自这些应用程序的数十万份报告被手动下载到一个集中位置供人们使用。文件格式通常是非结构化数据，通常是文本或 PDF。不同应用程序之间的报告格式没有一致性，甚至对于使用相同应用程序创建的报告也没有一致性。然后，最终用户将手动将文本/PDF 格式的数据复制到基于 Excel 的报告中，用于对账、证明、财务报告、日记帐分录和其他用途。

仓库管理中的人工错误存货被盗、发货延迟、需要对存货进行双重验证等问题

Conserv 和 TEKTELIC 合作提供室内监控解决方案，以保护和维护全球各地的珍贵文物和收藏品。

通过加快复杂的楼宇系统自动化设备的周期时间并降低制造和库存成本来缩短上市时间。

简化维护Hana Financial Group 最近在当地 IBM 数据中心整合了 11 家附属公司的基础架构和资源。但是，该公司留下了 100 多份服务和维护合同，需要定期审查和更新。这些合同还涉及 Hana Financial Group 必须管理的 100 份单独的账单。管理如此大量的账单很麻烦，有时会导致延迟付款。该集团希望通过在更一致的流程下整合其异构 IT 系统和数据存储系统来提高效率并消除管理这些合同所涉及的开销。

优化其 Sigma Smart Air服务，Kaeser 与 SAP 合作要部署的数字业务服务SAP Leonardo IoT 功能与 SAP Asset Intelligence Network 和 SAP Predictive Maintenance and Service 一起作为其创新基础。 Kaeser 的新解决方案在云中智能地连接其压缩机，使其能够以更低的价格提供下一代服务。挑战： - 服务团队无法访问存储在本地系统中的校准数据和其他特定于设备的信息- 没有满足经销商和公司服务商需求的解决方案- 需要与选定的供应商进行跟踪和追溯以扩大潜力

由电机驱动的压延机有一个安装在轴上的齿轮箱，该齿轮箱连接到辊子上。该齿轮箱允许最大的纸张负载，并以较低的速度将纸张送入滚筒。尽管进行了定期的预防性维护，但观察到变速箱过去经常发生故障。导致齿轮箱最终失效的振动增加对纸张的质量产生了不利影响。因此，监测变速箱至关重要。

汽车质量检测需要额外的人工复查循环。

该设施的质量管理仅在生产过程结束时进行。这使得很难将废品产量与其根本原因联系起来，并难以了解何时以及为何生产有缺陷的砖块。这使得该过程不仅不可预测而且效率低下。

利用物联网加强 HVAC 运营物联网 (IoT) 正在对建筑管理产生重大影响。连接的传感器使设施管理人员能够跟踪从资源消耗到空间利用，再到温度和光照使用的广泛参数。通过将这些数据与先进的楼宇管理系统 (BMS) 集成，可以实现关键功能的自动化，从而对楼宇进行更大的控制。例如，可以在无人居住的区域自动关闭照明。对于大型站点，效率至关重要。一个具有很大优化空间的领域是供暖、通风和空调 (HVAC)。这些系统是出了名的耗电，因为它们几乎全天候使用。物联网设备能够密切跟踪建筑物内不同房间的温度，并相应地调整供暖或空调。为了实现远程监控，还必须有稳定和安全的连接。 HVAC 设备将不断发送详细数据，因此覆盖缺口或网络中断可能会造成破坏，尤其是对于关键任务应用程序。如果不控制连接层，成本也很容易超支，导致令人不快的账单冲击。

消除使用传统制造工具引起的问题金属能力中心的专家非常熟悉将增材制造技术应用于汽车行业的应用。他们一直在用 AM 重新思考旧流程。这就是团队如何在生产过程中确定一个点，该点通常会导致不一致、时间延迟和过多的废料——悬垂形成。

根据 Tronergy 的经验，许多客户习惯于使用传统的网络托管服务。但是随着他们项目的发展，他们很难通过仅使用传统的 Web 托管解决方案来动态、自动地增加带宽或提高性能。客户可能还需要集成其他几个业务解决方案来快速定制他们的项目，例如添加文本消息 (SMS)、光学字符识别 (OCR)、电子邮件推送和聊天机器人功能。对于许多企业来说，从头开始构建新的解决方案是不可接受的，因为所需的时间和成本太高。

层压纤维增强聚合物 (FRP) 基复合材料在推动高性能轻质部件的行业中越来越普遍，例如航空航天。这是由于它们出色的机械性能和高度可定制的设计。尽管这种可定制性增加了设计选择，但它会对制造过程中的成本、生产力和可持续性产生负面影响。这在加工中尤其明显，在加工中会出现 FRP 零件特有的缺陷。此处描述的工作建立了一种新的基于机器学习的方法，可以根据寿命开始性能数据预测工具寿命，从而减少实验时间和成本。该项目特别具有挑战性，因为原始数据集很稀疏，缺少 82% 的目标数据。

瑞尔森旨在通过改进客户服务功能来与竞争对手区分开来，但支持 IT 基础设施需要升级才能实现其目标

满足大容量网络服务需求随着各种规模的组织加速使用技术进行客户交互和业务运营，提供盈利服务的必要性变得更加迫切。 ZettaNet 主要服务于托管服务提供商，然后他们向他们的客户提供网络、数据中心和云以及语音服务，例如澳大利亚西部和南部的当地企业、学校、医院、住宅社区和政府办公室。

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