Οι ειδικοί συζητούν για την προβλεπτική συντήρηση στην κατασκευή

Για την αποφυγή πιθανών βλαβών, τραυματισμών εργαζομένων και απώλειας παραγωγής, όλο και περισσότερες εταιρείες εξοικειώνονται με την απομακρυσμένη παρακολούθηση περιουσιακών στοιχείων. Προσπαθούν να τρέξουν συστήματα πρόβλεψης συντήρησης για να αντιμετωπιστούν τα προβλήματα πριν εμφανιστούν στην κατασκευή, ελαχιστοποιώντας τους κινδύνους για τη δυσαρέσκεια των εργαζομένων και των πελατών και αποτρέποντας την απώλεια χρημάτων.

Ευτυχώς, ο 21ος αιώνας προσφέρει σύγχρονες και αποτελεσματικές λύσεις για προγνωστική συντήρηση στην κατασκευή για εφαρμογή σε διαφορετικούς κλάδους.

Πρόσφατα, η Prylada πραγματοποίησε μια σειρά από συνεντεύξεις ανάπτυξης πελατών, όπου απευθυνθήκαμε σε ειδικούς από τον κατασκευαστικό κλάδο. Η ομάδα μας έθεσε ως στόχο τη συλλογή πολύτιμων πληροφοριών σχετικά με παρακολούθηση περιουσιακών στοιχείων και προκλήσεις υιοθέτησης τεχνολογίας στον κλάδο, και πώς οι εταιρείες τις επιλύουν.

Κατά τη διάρκεια των συνεντεύξεων, συζητήσαμε την τρέχουσα κατάσταση της αγοράς, τα πιο ενοχλητικά ζητήματα, τον ανταγωνισμό και συστάσεις για αποτελεσματική ανάπτυξη στον κλάδο.

Πρυλάδα

Πώς έχει αλλάξει η μεταποιητική αγορά τα τελευταία 5 χρόνια;

Οι προτιμήσεις των καταναλωτών για την προσαρμογή των προϊόντων, την ανταγωνιστική τιμολόγηση και τα καλύτερα πλαίσια παράδοσης έχουν γίνει οι κύριοι μοχλοί για τις κατασκευαστικές εταιρείες να επανεξετάσουν την προσέγγιση εργασίας τους. Για να συμβαδίσουν με τις σύγχρονες απαιτήσεις, πρέπει να ενισχύσουν την παραγωγικότητα με την εφαρμογή ψηφιακών τεχνολογιών. Αυτές οι τεχνολογίες περιλαμβάνουν λύσεις βιωσιμότητας με ψηφιακή δυνατότητα, ψηφιακά δίδυμα, αυτόνομα κινητά ρομπότ, επαυξημένη πραγματικότητα, τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση.

"Η πραγματικότητα του παρελθόντος ήταν ότι οι κατασκευαστές δούλευαν υπερωρίες, έκαναν πράγματα πολύ χειροκίνητα και δεν υποστηρίζονταν. Απλώς ολοκλήρωσαν τη δουλειά και τώρα αυτό μετατράπηκε στο σημείο όπου αυτές οι κατασκευαστικές εταιρείες έφτασαν από το να το ολοκληρώνουν στο σημείο όπου πρέπει να ξεκινήσουν μεγάλες πρωτοβουλίες ψηφιακού μετασχηματισμού." 

- Richard Lebovitz, Διευθύνων Σύμβουλος της LeanDNA

Οι κατασκευαστές άρχισαν να σκέφτονται από την ακόλουθη προοπτική:

• Πρέπει να είμαστε πολύ πιο συνδεδεμένοι
• Πρέπει να έχουμε καλύτερη ορατότητα όχι μόνο για τα ζητήματα με τα οποία παλεύουμε αλλά και για τις ενέργειες που πρέπει να κάνουμε.

Η συνολική εικόνα μετατοπίστηκε από την εργασία ως έχει στον ψηφιακό μετασχηματισμό που δίνει προτεραιότητα στις ενέργειες. Επιπλέον, ο COVID-19 έχει τονίσει τη σημασία των ισχυρών και προσαρμόσιμων δικτύων εφοδιασμού. Σημαντικές απώλειες από τις απρόβλεπτες συνέπειες της πανδημίας οδήγησαν βιομηχανικές εταιρείες να επανεξετάσουν τις τρέχουσες επιχειρηματικές τους στρατηγικές. Ως αποτέλεσμα, στόχευαν να βελτιστοποιήσουν τις υπάρχουσες διαδικασίες και να μειώσουν την εξάρτησή τους από εξωτερικούς παράγοντες, ενισχύοντας έτσι την ανθεκτικότητα σε καταστάσεις ανωτέρας βίας.

Η εστίαση στη βιωσιμότητα γίνεται κινητήρια δύναμη για την ευρύτερη χρήση των έξυπνων τεχνολογιών IoT, καθιστώντας τον κατασκευαστικό κλάδο πιο έξυπνο, πιο αποτελεσματικό και βιώσιμο, βελτιώνοντας παράλληλα την ευημερία των εργαζομένων. Συμβαίνει μέσω της αυτοματοποίησης και του ψηφιακού μετασχηματισμού και αξιοποιεί τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για την παροχή καλύτερων προτάσεων. Με τη σειρά του, αυτό μας δίνει μια καλύτερη κατανόηση του ποια είναι τα σημεία συμφόρησης και ποιες είναι οι προκλήσεις.

Από την άλλη πλευρά, η διαδικασία υιοθέτησης νέων έξυπνων τεχνολογιών έχει γίνει πιο περίπλοκη και χρονοβόρα. Οι προκλήσεις της εφοδιαστικής αλυσίδας και οι ελλείψεις προσωπικού οδήγησαν ολόκληρο το C-Suite να ασχοληθεί σε βάθος με λειτουργικά θέματα και αποφάσεις στο επίπεδο του ορόφου. Αυτό οδήγησε σε μεγαλύτερο αριθμό ενδιαφερομένων που έπρεπε να κατανοήσουν τους κινδύνους, να ευθυγραμμιστούν με τα αναμενόμενα οφέλη αξίας και να εξισορροπήσουν αυτές τις εκτιμήσεις με άλλες εταιρικές πρωτοβουλίες.

Ο γρήγορος ρυθμός της τεχνολογικής προόδου σε τομείς όπως η αυτοματοποίηση, η τεχνητή νοημοσύνη και το Διαδίκτυο των Πραγμάτων απαιτεί από τους κατασκευαστές να προσαρμόσουν και να ενσωματώσουν νέες τεχνολογίες στις δραστηριότητές τους.

Πρυλάδα

Ωστόσο, η μετάβαση σε νέες τεχνολογίες παρακολούθησης περιουσιακών στοιχείων μπορεί να είναι περίπλοκη και δαπανηρή, απαιτώντας αναβάθμιση του εργατικού δυναμικού και διασφάλιση συμβατότητας με τα υπάρχοντα συστήματα.

Συγκεντρώσαμε τις πιο κοινές προκλήσεις και εμπόδια που συνδέονται με αυτή τη μετάβαση, όπως μοιράστηκαν μαζί μας οι ερωτηθέντες μας. Στην πρώτη θέση βρίσκονται τα σημεία που ακούμε πιο συχνά. Αυτό δεν σημαίνει απαραίτητα ότι είναι τα πιο κρίσιμα, αλλά δείχνει την επικράτηση τους. Ας αρχίσουμε.

Μη προγραμματισμένη διακοπή λειτουργίας του εξοπλισμού κατασκευής

Η κατασκευή σύγχρονων συσκευών περιλαμβάνει πολύπλοκες διαδικασίες υψηλής ακρίβειας και εξελιγμένο εξοπλισμό. Ο μη προγραμματισμένος χρόνος διακοπής του εξοπλισμού κατασκευής μπορεί να έχει πολύ υψηλό κόστος λόγω απώλειας απόδοσης και απώλειας χρόνου παραγωγής. Οι πρόσφατες καινοτομίες στην προγνωστική συντήρηση μπορούν να συμβάλουν σημαντικά στη μείωση της απώλειας παραγωγικότητας και μπορούν να εξοικονομήσουν πολύ κόπο και χρόνο.

Μία από τις τεχνικές που χρησιμοποιείται επιτυχώς για την προγνωστική συντήρηση στην κατασκευή χρησιμοποιεί την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων σφαλμάτων, συντήρησης και δεδομένων ανίχνευσης. Για να ενισχυθεί η ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται, παράμετροι όπως η διαδικασία, η χρονική σήμανση και οι λεπτομερείς πληροφορίες στοιχείων αποδίδονται σε μοντέλα σφαλμάτων για τη δημιουργία ισχυρών συνόλων δεδομένων. Αρκετές μεγάλες εταιρείες κατασκευής ημιαγωγών έχουν αναφέρει ότι χρησιμοποιούν τέτοιες τεχνικές ως μέρος των μοντέλων πρόβλεψης συντήρησης για τη βελτίωση της απόδοσης.

Οι προκλήσεις παραμένουν, καθώς πολλές σύνθετες διαδικασίες τείνουν να έχουν συχνές μετατοπίσεις και μετατοπίσεις. Συγκεκριμένες παράμετροι προσαρμόζονται μεταξύ των εκτελέσεων για να διατηρείται η διαδικασία στο στόχο. Τεχνικές όπως εικονικοί αισθητήρες που παρακολουθούν και καταγράφουν τη διαμόρφωση παραμέτρων σε πραγματικό χρόνο μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να επιτρέψουν τον σωστό έλεγχο. Αυτή είναι μια ενεργή ερευνητική περιοχή επί του παρόντος και οι ερευνητές εξερευνούν ενεργά νέες τεχνικές, συμπεριλαμβανομένης της τεχνητής νοημοσύνης.

Η έλλειψη εργαλείων συλλογής δεδομένων

Καθώς η περιορισμένη ορατότητα των περιουσιακών στοιχείων σημαίνει αυξημένο κόστος συντήρησης και αντικατάστασης, πολλοί κατασκευαστές ήδη δυσκολεύονται να καταγράψουν βασικά δεδομένα του μηχανήματος. Αυτά τα δεδομένα περιλαμβάνουν συνήθως θερμοκρασία, δόνηση, ταχύτητα και άλλους δείκτες απόδοσης.

Για πολλές εταιρείες, ωστόσο, η επένδυση σε εργαλεία συλλογής δεδομένων μπορεί να είναι μια δαπανηρή προσπάθεια. Αυτός είναι ο λόγος που προτιμούν να εργάζονται με διαθέσιμους πόρους, οι οποίοι μπορούν να εμποδίσουν την ανάπτυξη με πολλούς τρόπους.

Οι κατασκευαστές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για την παρακολούθηση περιουσιακών στοιχείων χρειάζονται ένα εργαλείο που μπορεί να συνδεθεί αυτόματα και να συλλέξει δεδομένα από οποιαδήποτε πηγή. Στην ιδανική περίπτωση, θα πρέπει επίσης να μπορεί να κανονικοποιεί και να διαχειρίζεται τα δεδομένα, να εκτελεί αναλύσεις και να ενσωματώνεται εύκολα με εφαρμογές τρίτων και πλατφόρμες υπολογιστικού νέφους.

Πρυλάδα

Ζητήματα ολοκλήρωσης δεδομένων και επεκτασιμότητας

Η κατασκευαστική υποδομή περιλαμβάνει συχνά διαφορετικά συστήματα, όπως μηχανήματα, γραμμές παραγωγής και συστήματα κοινής ωφέλειας. Αυτά τα συστήματα μπορεί να έχουν εφαρμοστεί σε διαφορετικούς χρόνους, χρησιμοποιώντας διαφορετικές τεχνολογίες. Επιπλέον, κάθε σύστημα παράγει δεδομένα στη μορφή του, καθιστώντας την ενσωμάτωση με συστήματα τρίτων κατασκευαστή μια τρομερή εργασία. Οι ασυνεπείς μορφές, οι τιμές που λείπουν και οι ανακρίβειες εμποδίζουν την αποτελεσματική ενσωμάτωση.

Καθώς οι εγκαταστάσεις και οι διαδικασίες παραγωγής εξελίσσονται, το τοπίο δεδομένων μεγαλώνει. Τα συστήματα πρέπει να είναι επεκτάσιμα για να προσαρμόζονται σε αυξανόμενους όγκους δεδομένων. Η διασφάλιση απρόσκοπτης και αποτελεσματικής ροής δεδομένων σε όλες τις κατασκευαστικές εργασίες χωρίς να κατακλύζεται η υποδομή παρακολούθησης είναι απαραίτητη. Η επίτευξή του είναι εφικτή επενδύοντας σε σύγχρονα εργαλεία και δίνοντας προτεραιότητα στην ποιότητα των δεδομένων.

Πρυλάδα

Τρωτά σημεία ασφαλείας στη Βιομηχανία

Η μεταποιητική βιομηχανία αντιμετωπίζει ένα συνεχώς εξελισσόμενο τοπίο απειλών στον κυβερνοχώρο, από επιθέσεις ransomware έως ευπάθειες στην εφοδιαστική αλυσίδα. Στο πλαίσιο του υλικού, τα πλαστά προϊόντα χαμηλότερης ποιότητας θεωρήθηκε ότι αποτελούν μείζον ζήτημα για τους ημιαγωγούς, ενώ τα τσιπ παρέμειναν σχετικά ανεπηρέαστα από ζητήματα που σχετίζονται με την ασφάλεια.

Ωστόσο, τα τελευταία χρόνια, οι επιτιθέμενοι έχουν βρει μεθόδους για να εκμεταλλευτούν την περίπλοκη διαδικασία κατασκευής ημιαγωγών. Έχουν προσπαθήσει να χειραγωγήσουν την αρχιτεκτονική τσιπ εισάγοντας κακόβουλη λογική μέσω Trojans υλικού. Οι εισβολείς προορίζονται για αυτούς τους Trojan είτε για άρνηση υπηρεσίας (DoS) είτε για κλοπή δεδομένων. Συγκεκριμένα, η Συρία ανέφερε μια μεγάλη Τρωική επίθεση, όπου οι επιτιθέμενοι ενσωμάτωσαν έναν Trojan που ονομάζεται "Kill Switch" σε ένα τσιπ για να απενεργοποιήσουν το συριακό σύστημα αεράμυνας, επιτρέποντάς τους να εκτελέσουν αεροπορική επιδρομή.

Τα τελευταία χρόνια, οι κατασκευαστές επέκτειναν τη χρήση των εννοιών ανάλυσης δεδομένων που βασίζονται στη μηχανική εκμάθηση και στο Διαδίκτυο των πραγμάτων (IoT), για να διασφαλίσουν ότι ο εξοπλισμός τους προστατεύεται κατάλληλα. Σε αυτές τις τεχνικές, αρχικοποιούν πρώτα τον εξοπλισμό για όλες τις παραμέτρους παρακολούθησης και στη συνέχεια εφαρμόζουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης σε αυτές τις παραμέτρους, για να προβλέψουν την κατηγορία παραμέτρων στην έξοδο. Εάν τα αποτελέσματα (έξοδος) δεν ταιριάζουν με την πρόβλεψη, οι κατασκευαστές ενδέχεται να επισημάνουν τον εξοπλισμό.

Πρυλάδα

Άλλα εμπόδια που εμποδίζουν τη βιώσιμη παραγωγή

Αποφράξεις στην Εφοδιαστική Αλυσίδα

Οι κατασκευαστές αντιμετώπισαν ιστορικά αρκετές δυσκολίες και οι προβλέψεις του 2024 δείχνουν περισσότερα από τα ίδια. Καθώς το παγκόσμιο εμπόριο γίνεται πιο περίπλοκο, οι παραγωγοί πρέπει να προετοιμαστούν για να αντέξουν απροσδόκητες ή ξαφνικές διακοπές στα δίκτυα εφοδιασμού τους.

Σύμφωνα με ορισμένους από τους συνεντευξιαζόμενους μας, οι διακοπές στις αλυσίδες εφοδιασμού θα συνεχίσουν να είναι μία από τις σημαντικότερες δυσκολίες που αντιμετωπίζει ο κλάδος στο άμεσο μέλλον. Επί του παρόντος, τα αποθέματα βρίσκονται στα χαμηλότερα επίπεδα των τελευταίων δεκαετιών, γεγονός που δείχνει ότι ορισμένα προϊόντα δεν μπορούν να κατασκευαστούν αυτήν τη στιγμή. Η σοβαρή έλλειψη ημιαγωγών από την Ταϊβάν, την Κίνα και άλλες υπεράκτιες εταιρείες έχει αναγκάσει ορισμένες εγκαταστάσεις κατασκευής αυτοκινήτων να κλείσουν. Η εγχώρια παραγωγή αντιμετώπισε επίσης δυσκολίες.

Πληθωρισμός

Το 2023, ο πληθωρισμός ήταν σχεδόν διψήφιος λόγω της αυξανόμενης ζήτησης και της ανεπαρκούς προσφοράς σε όλες τις μεγάλες οικονομίες. Το επόμενο έτος, οι τιμές για βασικές εισροές παραγωγής όπως το αλουμίνιο, το πετρέλαιο και ο χάλυβας θα αυξηθούν ακόμη περισσότερο, αυξάνοντας την πίεση στις επιχειρήσεις που ήδη προσπαθούν να μειώσουν το κόστος χωρίς να θυσιάσουν την ποιότητα.

Ο εντοπισμός πόρων και επενδύσεων για την αυτοματοποίηση της παρακολούθησης περιουσιακών στοιχείων κατά τη διάρκεια του πληθωρισμού είναι δύσκολος. Αλλά οι κατασκευαστές δεν πρέπει να αγνοούν τις δυνατότητες που προσφέρει στη βιομηχανία. Μπορεί να βοηθήσει στη μείωση των χειροκίνητων σφαλμάτων και στην επιτάχυνση των εργασιών έως και 10 φορές.

Για να αντιμετωπίσει αυτή την πρόκληση, η βιομηχανία πρέπει να διαθέσει έναν προϋπολογισμό για την αυτοματοποίηση και να εισαγάγει περισσότερη τεχνολογία AI για την επιθεώρηση και την αυτοματοποίηση εργασιών σε πραγματικό χρόνο. Θα βοηθήσει όχι μόνο στην εξοικονόμηση κόστους αλλά και στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και στη μείωση των απορριμμάτων.

Προκλήσεις Υιοθέτησης Ψηφιακών Τεχνολογιών

Οι διαδικασίες παραγωγής περιστρέφονται γύρω από συνεχή, τακτικά χρονοδιαγράμματα και εργασίες που εκτελούνται από εκατοντάδες προμηθευτές και υπαλλήλους σε πολλαπλές τοποθεσίες και στοχεύουν στην παραγωγή αναλώσιμων αγαθών. Αυτό καθιστά εξαιρετικά δύσκολο για τις επιχειρήσεις να παρακολουθούν τις τρέχουσες ρουτίνες και να εντοπίζουν τομείς βελτίωσης.

Οι κατασκευαστές μπορούν εύκολα να εντοπίσουν κάθε βήμα σε ολόκληρη την αλυσίδα αξίας τους, εφαρμόζοντας τεχνολογίες παρακολούθησης που βασίζονται στο IoT σε πραγματικό χρόνο. Τέτοιες τεχνολογίες θα τους βοηθήσουν να κατανοήσουν καλύτερα τα κενά στους στόχους βιωσιμότητας και να βρουν λύσεις για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας, της απόδοσης και της συμμόρφωσης.

Η έξυπνη παρακολούθηση περιουσιακών στοιχείων συνδέεται συνήθως με δύο προκλήσεις. Το πρώτο περιλαμβάνει την ενσωμάτωση και την αναβάθμιση του παλαιού εξοπλισμού ώστε να είναι συμβατός με τη νέα τεχνολογία, επιτρέποντας το πλήρες δυναμικό του Industry 4.0. Το δεύτερο προϋποθέτει επανειδίκευση του προσωπικού για να διασφαλίσει ότι μπορεί να παρακολουθεί αποτελεσματικά, να χρησιμοποιεί και να επωφελείται από ένα νέο σύστημα παρακολούθησης.

Οι μικρότεροι κατασκευαστές βρίσκουν συχνά την αρχική επένδυση στη νέα τεχνολογία τρομακτική. Ωστόσο, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε ότι τόσο ο ψηφιακός μετασχηματισμός όσο και ο μετασχηματισμός των εργαζομένων είναι σταδιακές διαδικασίες. Αυτές οι αλλαγές δεν συμβαίνουν από τη μια μέρα στην άλλη.

Πρυλάδα

Ολοκληρώνοντας

Η μεταποιητική βιομηχανία βιώνει ήδη τα αποτελέσματα του αυτοματισμού και της ρομποτικής, όπως η τεχνητή νοημοσύνη, το Διαδίκτυο των πραγμάτων, οι αισθητήρες, τα ρομπότ στο πάτωμα και η περισσότερη χρήση του ρομποτικού αυτοματισμού διεργασιών. Η αυξανόμενη ζήτηση για υιοθέτηση ψηφιακών τεχνολογιών και τα οφέλη που μπορούν να αποκομίσουν οι κατασκευαστικές εταιρείες από αυτές οδηγούν στην ανάπτυξη της ψηφιοποίησης.

Ως μέρος των συνεχιζόμενων προσπαθειών για την αντιμετώπιση των προκλήσεων που αντιμετωπίζει ο κλάδος στις μέρες μας, οι κατασκευαστές εφαρμόζουν λύσεις βασισμένες στο IoT για έξυπνη παρακολούθηση περιουσιακών στοιχείων. Ωστόσο, η επιλογή της τεχνολογίας και η επιλογή εφαρμογής της εξαρτάται ωστόσο από τις επιχειρηματικές ευκαιρίες και ανάγκες.

Οι απρογραμμάτιστες διακοπές λειτουργίας των βιομηχανικών μηχανών, τα ζητήματα συλλογής δεδομένων, τα τρωτά σημεία ασφαλείας και οι περιορισμοί επεκτασιμότητας είναι εκείνες οι προκλήσεις που τοποθετούνται πρώτα στο τοπίο της παραγωγής και μπορούν να αντιμετωπιστούν με τεχνολογίες παρακολούθησης που βασίζονται στο IoT. Τέτοιες τεχνολογίες δίνουν στους κατασκευαστές αναλυτικά δεδομένα με βάση τα συμφραζόμενα σε όλη την αλυσίδα εφοδιασμού, ώστε να μπορούν να εντοπίσουν γρήγορα προβλήματα για να αναλάβουν δράση.

Επιπλέον, μπορούν επίσης να προβλέψουν πιθανά ζητήματα πριν συμβούν, αποφεύγοντας τις ανακλήσεις και άλλους σημαντικούς περιβαλλοντικούς κινδύνους. Με την πάροδο του χρόνου, οι τεχνολογίες παρακολούθησης θα επιτρέψουν στους χρήστες να παρακολουθούν την πρόοδο των στόχων βιωσιμότητας και να διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς του κλάδου.

Θα θέλαμε να ευχαριστήσουμε όλους όσους συμμετείχαν στη συνέντευξη ανάπτυξης πελατών μας:

• Vatsal Shah, Διευθύνων Σύμβουλος της Ηλιοτρόπιο
• Stefan Schwab, Διευθύνων Σύμβουλος της Φωτισμένος
• Tom Richter, Παγκόσμιος Επικεφαλής Διακριτών και Διαδικασιών Κατασκευής Κατακόρυφων για Ψηφιακές Βιομηχανίες στο Nokia
• Nils Arnold, Διευθύνων Σύμβουλος της Adtance
• Duncan Kerr, πρώην Διευθύνων Σύμβουλος της Aeristech
• Richard Lebovitz, Διευθύνων Σύμβουλος της LeanDNA
• Gulroz Singh, SoC Safety Architect στο NXP Semiconductors
• Donnie Rand,  Συντονιστής μάρκετινγκ στο American Association of Owner Operators, LLC
• David Reid, Διευθυντής Πωλήσεων στο Εργαλείο VEM
• Derrick Hathaway, Διευθυντής Πωλήσεων στο VEM Ιατρική
• Harman Singh, Διευθυντής στο Cyphhere
• Doug Lawson, Διευθύνων Σύμβουλος της ThinkIQ
• Και άλλοι επαγγελματίες του κλάδου, των οποίων τα σχόλια ελήφθησαν για αυτό το άρθρο

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.iotforall.com/experts-discuss-predictive-maintenance-and-innovation-in-manufacturing