机器学习赋能人类专长：Senseye的可信赖方案
作者：Adam Poole，产品设计负责人
技术唯有让生活更轻松才具价值，这朴素真理常在最新技术炫技宣传中被遗忘。
工作环境中，人们最不需要的是留下管理额外系统烦恼的方案。当前智能工厂与工业4.0创新浪潮中，寻找能助人构建更强业务、而非让工作更复杂的方案，比以往更关键。
自由流动的数据正成为智能环境主导货币。即便如此，数据若不赋能人们做出更好商业决策便毫无意义。鉴于此，新一代工业系统必须提供能改善人们工作生活的用户体验，至关重要。
让专长走得更远
做对了，这些系统能在扩展稀缺人类专长上发挥大作用。它们能给人们更多决策时间，而常规数据分析在后台自动完成。
真正驾驭智能工厂力量，需要以正确方式连接人与机器。不是人工智能（AI）取代多年人类专长，而是人机成为“智能系统”：协作互补。
设定优先级以优化资源
Senseye PdM是典范。我们的云端预测性维护系统可监测数千连接资产，自动检测异常行为与匹配单机已知故障模式的模式。旨在更早发现维护问题，让用户在运营中断前修复。
繁忙维护团队通常仅有每班几分钟，从数千资产中识别最需关注者。独特地，Senseye PdM以关注指数排序的优先级列表呈现信息，让用户即刻知晓应将资源导向何处。
超越资产健康度
同大多数状态监测系统一样，Senseye PdM此前通过资产健康度评分辅助用户设定优先级。现被关注指数取代，后者提供单一资产排序方式。此新方法属于采用新一代内部算法部署的新一代分析范畴。
关注指数综合Senseye PdM所有问题检测与预测方式：异常检测、趋势、阈值与预测。软件各层级引导用户确定根本问题、整改并记录于系统。这反哺机器学习算法，使故障能被足够早地发现以采取行动。
资产健康度概念给人系统全知资产的错觉。这从未发生。状态监测系统只能基于各资产配置的传感器与状态指标（如振动水平）评分。若因此得0分，真意何在？这会误导用户。
一目了然的洞察
关注指数通过呈现资产优先级列表辅助决策。下一步由用户专长决定。保持软件设计简洁直观，节省宝贵时间。借助机器学习力量，做出明智决策；捕获实际工作，系统各部分持续学习。
通过助用户识别维护资源聚焦点，Senseye PdM交付亮眼成果：维护准确率典型提升85%，停机减少50%，生产力提升55%。
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