减少计划外的停机时间和维护成本
包括基于状态的分析解决方案和 PRiSM 预测性资产分析解决方案在内的先进分析技术，可在故障发生之前数天、数周或数月，针对设备问题提供预警通知和诊断。通过从响应式维护策略转变为预测性或指导性维护策略，可改善维护计划并减少停机时间。
先进分析软件可优化资产性能
应用正确的分析组合，最大程度提高资产投资的经济回报。
Condition Management (状态管理）
实时状态管理解决方案，可以收集和管理所有资产的数据，以采取适当的措施来改善整体资产性能。
PRiSM 预测性资产分析
利用先进的模式识别和机器学习技术，可在资产故障发生之前数天、数周或数月预测到该等故障，以减少运营和维护成本。
将您的数据转化为洞见
快速将原始数据转换为可行的见解，以防止设备故障并制定明智的决策来改善运营。
预测设备故障并减少停机时间
可在资产故障发生之前数天、数周或数月捕捉到该等故障，并在最经济可行的时间内安排维护操作。
提高资产利用率并延长资产寿命
当识别出潜在问题时，可以评估情况，制定更为便利的方案来优化资产利用率，而不是立即关停设备。
改善安全性和合规性
确保相关知识得以保留，即使组织人员发生变化，维护决策和流程也具有延续性
降低运营和维护成本
利用采用先进分析技术的预警功能，可执行主动维护计划，避免使零件的订购和运输仓促进行，并且设备可以继续运行。
识别表现不佳的资产
通过整个设备机群范围的监控，发现哪一个或哪一组资产表现不佳，以便确定更换或优化机会的优先顺序。
维护工程师
增强的态势感知可让维护工程师更加了解其资产的健康状况，从而可以更好地规划资产，在降低维护成本的同时，最大程度提高企业资产的利用率。零件的订购和运输都不会仓促进行，并且设备可以继续运行。
运营经理
运营管理层可以安排停机时间，以最少的业务中断时间对企业资产进行维护。可保持正常的生产线运行和产品运输，并更好地了解资产性能对企业价值链的影响。
可靠性工程师
借助 PRiSM 预测性资产分析中内置的先进机器学习功能，可靠性工程师能够更好地了解资产健康状况和运营情况。这样他们能够准确预测并消除所有故障的根本原因，并相应计划停机时间。
