优化资产运行状况并预测故障，同时采用对维修和更换划分优先级的策略来延长资产的使用寿命。根据运营数据和分析洞察资产运行状况，实现基于状态的预测性维护，从而帮助您将资产数据付诸实践。
IBM® Maximo Health 利用从数据和分析中获得的洞察，帮助企业了解关键设备和资产的状态，进而做出更明智的管理和维护决策。此外，IBM® Maximo Predict 将不同的运营数据综合到分析驱动的预测性维护模型中，帮助企业优化维护规划，并提高资产可靠性。 在这个简短的演示中，了解可靠性工程师如何使用 IBM® Maximo Application Suite 中预构建的运行状况评分方法和可定制仪表板，制定由数据驱动的维护决策，同时提高能源网的稳定性。
探索 IBM Maximo，了解 IoT 数据、分析和 AI 如何帮助简化企业的资产运营。
运用资产传感器和其他来源（例如天气、资产记录和工作历史记录）的 IoT 数据来管理资产的运行状况，以提高资产可用性并改进更换计划。Maximo Health 现在是集成 IBM Maximo Application Suite 的一部分，支持整合的全局视图。通过深入了解资产运行状况，您可以提高资产可用性并找出需要关注的资产。
主要功能包括：
- 单一直观的仪表板，提供全队视图和运行状况深入分析
- 传感器数据集成
- 基于运行状况的通知和操作
- 按类型或组别对资产运行状况进行灵活评分
- 降低资产故障的成本和频率：使用已注册的 IoT 设备监控资产状况，这些设备能发送传感器数据并触发自动化操作，有助于减少代价高昂的故障。
- 提高资产的可用性：追踪资产状况、成本、性能和剩余使用寿命，以减少资产故障并尽量减少停机时间。
- 优化预防性维护：结合资产记录和传感器数据，根据对资产运行状况的洞察采取行动，避免进行不必要的预防性维护。
- 降低运营风险：更深入地了解资产状态有助于您专注于正确的资产。
缩短做出资本替换决策的时间：通过有力分析清晰地了解您的资产，使替换计划更加准确和高效。
通过机器学习和数据分析来减少资产故障及其成本，通过基于条件的操作来预测未来故障的可能性。作为集成 IBM Maximo Application Suite 的一部分，Maximo Predict 可以发掘资产数据、使用情况和环境中的模式，并将这些模式与已知问题相关联，以帮助可靠性工程师和维护经理预测故障并共享数据和评分。
主要功能包括：
- 使用 IoT 传感器、运营、IT 和 EAM 系统的数据
- 包括五个热门预测模型模板和相关可视化功能
- 包括用于构建自定义模型的综合分析 API 库
- 使用 IBM Watson® Machine Learning 对预测模型进行评分
- 轻松将模型评分集成至 IBM Maximo Health，以提高状态监控效果。
- 减少计划外的停机时间和风险：预测资产故障并启动操作以避免故障。
- 降低维护成本：根据早期预警在出现故障之前进行定期维护，避免过度维护资产。
- 提高资产使用率：帮助您预测维护问题并减少作业故障，从而更有效地利用现有资产。
- 延长资产寿命：识别运营绩效因素，改善维护实践和可靠性。
- 增加产出：改进工业制造、产品流程和产品的效率和可靠性，从而提高产出。