IBM Maximo® 预测
IBM Maximo Predict 是 IBM Maximo 应用程序套件 (MAS) 中基于人工智能和机器学习的预测性维护解决方案。它通过分析历史数据、实时传感器读数和维护记录，帮助组织在资产故障发生之前对其进行预测。通过识别导致故障的模式，Maximo Predict 允许公司优化维护计划，减少计划外停机时间并延长资产寿命，最终降低维护成本并提高运营效率。
IBM Maximo® 应用程序套件
预测的关键组成部分
资产健康评分和状况评估
根据各种数据（包括传感器读数、维护历史记录、检查和使用模式）计算每项资产的健康分数。
提供显示当前资产状况和状况趋势的可视化仪表板和报告。
来自多个来源的数据聚合
整合了来自物联网设备、Maximo Manage、Maximo Monitor、检查和外部系统的数据。
提供每项资产状况的整体视图，整合运营、历史和实时数据。
风险和关键性分析
分析资产的风险和重要性，帮助确定维护和投资的优先顺序。
通过确定哪些资产如果出现故障，将构成最大的运营风险，从而支持基于风险的决策。
健康历史和趋势
跟踪长期资产健康趋势和退化模式。
支持预测和规划维护、更换和升级。
可视化和仪表板
提供资产运行状况的直观可视化，包括热图、运行状况记分卡和向下钻取视图。
帮助团队快速识别问题领域并专注于最关键的资产。
与 Maximo 管理和监视器集成
直接与 Maximo Manage 集成以获取资产记录和维护数据。
与 Maximo Monitor 同步以获取实时资产性能数据，从而创建无缝的资产健康生态系统。
解锁 IBM Maximo 应用程序套件 (MAS) 终极指南
了解实现资产管理策略现代化所需的一切。
在里面，你将学习：
- IBM Maximo 应用程序套件 9.0 中的新增功能
- Maximo 7.6 和 MAS 之间的主要区别
- AppPoints 和 OpenShift 如何改变游戏规则
- 能源、制造和运输领域的行业用例
- 升级和迁移准备的分步指南
经常问的问题
什么是 IBM Maximo Predict？
Maximo Predict 是 MAS 中的一款预测性维护应用程序，它对历史、实时和环境数据使用 AI/ML 来预测故障。它显示了失败概率、预计的失败时间和异常趋势，因此团队可以在停机时间到来之前采取行动。
Maximo Predict 实际预测了什么？
它提供了 失败概率， 失败时间/网址， 临终风险，以及 异常趋势 在资产层面（以及按故障模式）。这些见解推动了基于风险的维护、零件规划和最佳日程安排。
它需要什么数据？
使用预测效果最好 维护历史记录， 传感器/物联网读数， 检查结果，以及相关的 操作背景 （负荷、天气、环境）。 Naviam 数据工作室 帮助清理、映射和批量加载数据，以提高模型质量和准确性。
Maximo Predict 需要数据科学专业知识吗？
不一定。预测包括 默认笔记本/模板 适用于常用型号。高级团队可以扩展或构建自定义笔记本并通过以下方式进行部署 Watson 机器学习。
Predict 如何与其他 Maximo 应用程序集成？
预测补语 马克西莫生命值 （得分/条件）、用途 Maximo 监视器 实时功能和触发器的遥测 Maximo 管理器 预测风险下的工单。配对 Naviam 规划师 将预测转化为可执行的时间表。
它是如何部署和扩展的？
预测运行情况 红帽 OpenShift® 并且可以部署 本地、云端或 SaaS 作为 MAS 的一部分。 Naviam Cloud+ 提供完全托管的 Maximo 环境——针对 AI 工作负载进行升级、监控、安全和性能调整。
我们可以期待什么结果？
组织通常 减少计划外停机时间， 优化 PM 间隔，以及 延长资产寿命 同时降低维护成本和零件支出。Predict 支持基于风险的决策，首先优先考虑最关键的资产。
预测问题。保护正常运行时间。
预测问题。保护正常运行时间。
借助 Naviam 和 IBM Maximo Predict，您可以利用 AI 来预测故障、减少停机时间并在问题出现之前采取行动，无需数据科学学位。
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