پیشبینی هوشمندانه با یادگیری ماشین
ما با بهرهگیری از تیم متخصص و استفاده از فناوریهای پیشرفته راهکارهای نوآورانه برای چالشهای نگهداری و تعمیرات صنایع ارائه میدهیم.
پیش بینی خرابی با استفاده از هوش مصنوعی
شرکت زیست پاک گستر نفیس مستقر در پارک علم و فناوری دانشگاه شهید بهشتی، یک شرکت فناور در حوزه تحلیل، طراحی و ساخت تجهیزات مکانیکی و الکترومکانیکی است. این شرکت در حوزه خدمات پیش بینی خرابی ماشین آلات با استفاده از هوش مصنوعی و بهینهسازی فیلتر پرس با تکنولوژی پیشرفته فعالیت میکند.تیم متخصص شرکت نفیس توانایی تحلیل داده های سنسورهای تجهیزات جهت پیش بینی وقوع خرابی ۵ تا ۱۵ ساعت قبل از وقوع را دارد.برای نمونه مجموعه نرم افزار _ سخت افزار ما با تحلیل داده های دما و فشار ۵ ساله ۲۰ لوکوموتیو باری خرابی های موتور را ۵ تا ۱۵ ساعت قبل تشخیص داد.
شرکت نفیس – پیشرو در پیشبینی و تحلیل خرابی تجهیزات صنعتی
قابلیت ویژه:
پیشبینی خرابی تجهیزات ۵ تا ۱۵ ساعت قبل از وقوع با استفاده از تحلیل دادههای سنسور (دما، فشار و…)
نمونه موفقیت:
تشخیص بهموقع خرابی ۲۰ لوکوموتیو باری در طول ۵ سال گذشته
- گام بعدی در صنعت:* توسعه این فناوری برای سایر تجهیزات صنعتی به منظور کاهش هزینههای نگهداری و افزایش بهرهوری
شرکت نفیس با برنامه ریزی بلند مدت و کلان و حمایت همکاران زبده و نیز فارغ التحصیلان دانشگاههای برتر کشور ، اصول کسب و کار خود را بر مبانی زیر بنیاد نهاده است.
-
- گسترش شبکه مشتریان وفادار از طریق همکاری و خدمات دهی مداوم و با کیفیت
-
- تنوع بخشی به خدمات و محصولات با استفاده از تکنولوژیهای روز دنیا
-
- توسعه مدوام شبکه تامین نفیس از طریق تحصیل تکنولوژی های پیشرفته، تجهیزات و ماشین آلات با کیفیت و تامین کنندگان معتبر
-
- همکاری نزدیک با مشتریان در کاهش هزینه های سرمایه گذاری و بهره برداری از تجهیزات پیشرفته ازطریق مشاوره تخصصی و انتخاب تجهیزات مناسب
-
- جلسات و بازدید های دوره ای منظم به منظور بررسی دقیق خواسته های مشتریان و اطمینان یافتن از کارکرد صحیح تجهیزات تامین شده
نفیس پایداری خود را در نوآوری و ایجاد ارزش افزوده بیشتر برای مشتریان و کارفرمایان خود و توسعه روابط پایدار با آنها جستجو می کند و پاسخگویی و تامین رضایت آنها را وظیفه خود میداند.
- پیش بینی خرابی با هوش مصنوعی
- پیش بینی خرابی با ماشین لرنینگ
- پیش بینی خرابی با یادگیری ماشین
- تحلیل خرابی با یادگیری ماشین
- مقالات مرتبط:
- نگهداری هوشمندانه
