Senseye宣布实现气候中和，强化可持续发展承诺

Senseye 宣布推出 Senseye Ready —— 一个合作伙伴产品生态系统，可直接与 Senseye PdM 产品套件集成，并包含在 Senseye PdM 入门套件中。 解决数据获取难题 预测性维护项目的常见障碍是缺乏用于状态监测的可靠数据。对于没有现有基础设施的客户，Senseye Ready 的推出提供了灵活性和选择权，可从 ADLINK、欧姆龙和施耐德电气等供应商的硬件产品系列中进行选择。 CEO 观点 Senseye 首席执行官 Simon Kampa 表示：“Senseye Ready 使我们能够与领先的硬件供应商合作，将他们在传感器和边缘技术方面的专长与 Senseye

上一篇文章探讨了我们如何将多年 PdM 经验应用到当前工作。本文将深入剖析这些经验与理解如何使 Senseye PdM 成为市场领先的预测性维护产品。 多年深厚积淀 如前所述，Senseye PdM 是 150 多人年专门针对预测性维护的研发成果。没有各行业专家、机械工程师、状态监测专家及顶尖数据科学家团队的技能，这不可能实现。创始团队在航空航天和国防行业拥有 30 年合计经验 —— 这些领域是安全文化、维护实践和预测性维护技术的世界领导者，其深厚知识和经验极其宝贵。 这种经验传承与最先进的机器学习技术相结合，使 Senseye PdM 成为真正独特的解决方案，并通过我们提供的深度领域支持和咨

“不能修没坏的东西”曾是多年前传统反应性维护哲学。只有机器完全故障才呼叫帮助。 完成报告、寻找或订购替换件、组装所需维护专长，常引入不必要延迟停机和加班成本。 交货周期和交付计划随之落空。 围绕故障规划 1980 年代思维更新，日本制造技术包括准时制（JIT）流行，新理念是实施计划性预防维护。此概念经全面生产维护（精益制造使用）进一步完善，维护计划旨在始终保持设备工作状态。 成功实施意味更少故障、减少停机，带来更有效劳动力利用、更长机器寿命、改善职场安全。 这些显而易见收益改善整体生产力 —— 但规划维护涉及长期从设备制造商、经验工程师和操作员汲取信息。 下载免费资源了解 IT 团队角色以交付

Senseye测试版进行中，本文快速介绍产品使用。演示向Senseye添加传感器的简易性，使其自动从数据构建洞察与仪表盘。即使暂无传感器，也展示如何在Senseye中使用公开数据。 原始传感器数据 首先，从ThingSpeak挑选想监测的通道。访问https://thingspeak.com/channels/public，可见公开通道列表。本例使用佛罗里达太阳能住宅数据：https://thingspeak.com/channels/34247。注意URL末尾数字，即通道ID，稍后使用。原始数据不存储于Senseye服务器，而是按需从第三方枢纽采集。目前支持ThingSpeak与D