Forutser når et utstyr trenger service
Tidlig avdekking av feil gir kostnadsbesparelser
Prediktivt vedlikehold bruker informasjon oppnådd ved hjelp av sømløs innsamling av data og avansert analyse for proaktivt styring av utstyrets helsetilstand og ytelse. I stedet for å produsere til det oppstår en feil og benytte tidsbaserte vedlikeholdsstrategi, som er ineffektive og kan forårsake alvorlige mekaniske feil, overvåker nå produsenter sanntidsdata, analyserer viktige ytelsesindikatorer (KPIer) og ytelsesmålinger, og forutser når et utstyr trenger service.
Ved å eliminere planlagt vedlikehold og redusere uventede feil, maksimerer prediktivt vedlikehold tilgjengeligheten, reduserer kostnadene og øker produktiviteten.
Les hele White Paperet her.
siemens_mindsphere_for_predictive_maintenance_sb_tcm27-64985.pdf
Kunstig intelligens kan gjøre industrien sikrere og mer effektiv
Drømmen om færre falske alarmer, tryggere og mer effektiv drift av industrielle anlegg rykker stadig nærmere, godt hjulpet av kunstig intelligens (KI). Vi tar pulsen på hvordan teknologien kan forbedre alarmsystemene i industrielle styringssystemer.
Hvordan gjør KI tilgjengelig for små og mellomstore bedrifter
Med eksplosjonen av kunstig intelligens og økende bekymring for energiforbruk og tilhørende kostnader, er det naturlig å stille spørsmål ved hvordan KI-fremskritt kan forbli økonomisk bærekraftig. Denne bekymringen er spesielt presserende for små og mellomstore bedrifter som lurer på om store språkmodeller (LLM) vil forbli tilgjengelige – eller være eksklusive for store selskaper.
Lars Gunnar Vik styrker innesalget hos Vega Norge
Lars Gunnar Vik er ansatt som salgsingeniør i Vega Norges salgsteam, med fokus på innesalg innen nivå- og trykkinstrumentering.
Bjørnar Stenseth ansatt som prosjektleder i Vega Norge
Vega Norge har ansatt Bjørnar Stenseth som prosjektleder i selskapets prosjektavdeling. Stenseth kommer inn med solid erfaring fra teknisk salg og prosjektarbeid innen subsea, marine samt olje- og gassindustrien.
