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基于多年经验和先进的医疗器械预测性维护

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 Predictive maintenance of medical devices based on years of experience and advan - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 分析与建模 - 预测分析
适用行业
  • 医疗保健和医院
适用功能
  • 维护
用例
  • 预测性维护
客户
柏健康检查诊所
关于客户
日本千叶县柏健康检查诊所
挑战

人工操作员的故障预测需要高超的技能,而数量有限的专家无法监控全球所有的 MRI 系统。故障后维修的“维修保养”也成为必然。

解决方案

Hitachi 分析了来自 100 个 MRI 系统的三年传感器数据,并创建了一种机制来调查导致设备故障的原因模式。然后使用机器学习来定义正常的操作状态,以成功地及早发现异常和导致故障的状态变化。

运营影响
  • [Efficiency Improvement - OEE]

    Schedule maintenance before systems break down has been made possible

  • [Cost Reduction - Maintenance]

    Improve medical services and reduce costs for hospitals

数量效益
  • Equipment downtime has been reduced by 16.3% compared to before its introduction

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