Senseye PdM：150 人年研发投入，打造行业领先的预测性维护

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询变得更加高效。

以用户为中心的设计

Senseye PdM：150 人年研发投入，打造行业领先的预测性维护 Senseye PdM 的独特之处在于：与其他预测性维护产品不同，它是为使用它的维护工程师设计的。我们深知这些人多忙。因此它不需要持续人工审查所用传感器数据，也不要求为每种监测机型开发定制模型。相反，它自动为每台机器创建高保真模型，无需人工干预。

这意味着可在给定工厂内对每台机器应用预测性维护，甚至包括低关键性设备。系统结合 AI、机器学习、统计建模、预后分析和数据挖掘，自动分析机器数据，消除可能扭曲结果的环境噪声，准确建立机器健康状况并预测退化趋势。

分析结果输入 Senseye 专有的 Attention Engine（关注引擎），为每台机器生成 Attention Index®（关注指数）。足够高的关注指数将触发引擎生成 Case（案例），引导维护工程师关注相关机器。

考虑到维护团队没时间在海量数据中搜寻信息，Senseye PdM 以清晰易懂的格式呈现所需一切，助其快速准确响应。

Senseye 核心理念

经验赋予我们对 PdM 本质及其运作方式近乎本能的理解。简而言之，我们将 Senseye PdM 视为帮助维护专业人员管好机器的决策支持系统。这一观点构成了支撑我们一切工作的设计理念基础。

以下是应用程序设计及其赖以成功的分析背后的三大指导原则：

1 —— 引导关注

应用程序及其支持分析的首要目标，是将用户注意力聚焦在最需要关注的机器上。

2 —— 聚焦意义

分析需要良好数据、高质量算法和丰富上下文才能产生有意义的输出。但我们深知制造环境中上下文有限，因此专注于让分析在最少上下文下也能高效运作。

3 —— 建模用户

我们用用户反馈补充有限上下文。通过聚焦用户，分析能同时预测用户兴趣和机器健康。因能接触用户，可利用其反馈优化预测。

这三大原则源于多年直接经验带来的对预测性维护的深刻理解，正是 Senseye 解决 PdM 问题的独特之处。

下一篇也是最后一篇，我们将展望预测性维护的未来。在此之前，您可联系我们了解 Senseye 幕后故事，或下载白皮书《Senseye in Depth: Why is Predictive Maintenance so hard?》获取更多细节。

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