在不断变化的资产管理和维护格局中，先进技术的整合不仅是一种趋势，而且是必要的。其中一项开创性的创新是 IBM 的 MVI，是 Maximo 应用程序套件的一部分。

让我们来谈谈MVI将如何彻底改变资产管理和维护领域，带来前所未有的效率和可靠性。在本博客中，我们还将探讨 Naviam 的无缝集成的创新解决方案 MVI 和 “管理”，提供全面的方法来简化您的流程。

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什么是 IBM 的 Maximo 视觉检测？

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IBM 的 MVI 是下一代认知基础架构平台，它利用基于深度学习的图像和视频分析服务。这些服务包括分类、物体检测和异常检测，这对于维护资产的完整性和性能至关重要。此外，MVI 使我们能够自动检查资产，并可靠地了解资产是否在降级。
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IBM 的 MVI 使用深度学习，只需对其底层机制几乎没有技术知识即可进行训练，因此没有丰富专业知识的用户也可以使用深度学习。

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加强资产维护

MVI 对资产管理的最重要影响之一是它能够增强对所需资产维护的识别。传统的维护策略通常依赖于定期检查和被动维修，这可能导致意外停机并增加运营成本。MVI 通过使用可以快速高效地收集大量数据的远程控制摄像机实现大规模检查，从而改变了这种模式。然后，可以通过 MVI 分析这些数据，从而节省时间并简化整个流程。
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例如，一家太阳能公司可以使用无人机在整个太阳能发电场拍摄视频和图像。然后可以通过MVI进行处理，MVI将检查每项资产的各个部分是否存在问题。然后，可以将信息连同现场技术人员解决出现的任何问题所需的相关详细信息传递到管理中心。这种方法无需手动检查单个资产，从而节省了现场技术人员的时间，并使组织能够专注于维护资产而不是进行检查。
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这种主动的方法不仅可以延长资产的使用寿命，还可以通过支持节省宝贵时间的大规模检查来显著减少停机时间和维护成本。

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现实世界中的应用程序

MVI在资产管理中的潜在应用是广泛而多样的。在诸如此类的行业中 制造， 能源，以及 公用事业，在资产可靠性至关重要的情况下，MVI 可以在确保平稳运营方面发挥关键作用。在制造工厂中，MVI 可以监控机器是否有磨损迹象，在潜在问题导致故障之前发现它们，从而允许进行相关的维护，既节省了资金，又减少了可能发生的潜在停机时间。

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在能源领域，MVI 可用于检查管道和电力线等基础设施，识别潜在危险，防止代价高昂的故障。远程实时执行这些检查的能力还减少了危险环境中手动检查的需求，从而提高了安全性。

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提高运营效率

MVI 和 MAS Manage 之间的集成将确保在统一的平台中整合和分析所有资产相关数据，从而促进更好的决策和运营效率。例如，该系统可以根据从目视检查和预测分析中得出的见解自动生成维护任务。这可以简化工作流程，确保维护活动的优先顺序和有效执行。这是哪里 Naviam 的解决方案 进来了。

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Naviam 的解决方案

在 Naviam，我们简化了 MVI 与管理系统的集成。这种无缝集成可确保模型经过训练后，可以立即使用它们来显著提高资产运行状况和维护流程的效率和可靠性。通过利用我们的方法，您可以体验更顺畅的过渡和立竿见影的收益，最终提高运营绩效并减少停机时间。我们的解决方案不仅简化了整合流程，还使您的团队能够更自信和更准确地做出数据驱动的决策。
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我们的解决方案包括一个应用程序，在该应用程序中，可以自动获取 MVI 中部署的模型。这允许用户向每个模型添加资产以进行检查，并设置特定地点的设置，以根据从 MVI 收到的信息来确定所采取的操作，例如创建工作单或添加仪表读数。待检查的图像从 Egnyte 或 AWS S3 存储桶等本地或云存储系统中提取，并传递给 MVI 进行检查。检查后，他们将被发送到管理层，并附上有关其是否通过的信息。如果发现了问题，图像中检测到的每个故障的置信度和位置将传递给管理器。然后，可以向相关方发送通知，也可以根据我们的 Naviam MVI 配置应用程序中的设置，在管理中提出服务请求、工单或事件等记录。

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下一步是什么？

展望未来，我们预计 MVI 集成将继续取得进展，从而显著加强资产管理和维护领域。其中一项发展可能是与我们的移动解决方案Fingertip的集成。这种集成将使现场技术人员能够将图片和视频实时发送到 MVI，即时记录对资产的响应，从而节省时间和精力。

另一个令人鼓舞的进展是无人机自动检查的使用，我们认为这种检查将在不久的将来变得更加普遍。无人机可以捕获各种资产的视频和图片，并通过 MVI 自动将这些检查上传到管理系统。这将通过最大限度地减少与人为主导的检查相关的时间限制来帮助降低风险和提高效率。

如果您有兴趣了解有关 MVI 和 Naviam 集成解决方案的更多信息， 联系 我们今天的团队！