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案例分享：基于PI System 和大数据分析的智能工厂
Date & Time
Thursday, May 17, 2018, 9:40 AM - 10:20 AM
Speakers
Description
石化行业是一个连续运行的流程行业，其关键设备的平稳健康运行关系到经济效益和安全环保责任，因此关键设备的健康预测得到了石化企业的普遍高度重视。通过在关键设备上安装传感器，已经能够实时获得动态的设备状态信息，但是这些数据的价值还没有被充分挖掘出来。机器学习算法为利用这些数据进行设备可靠性维护提供了可能性。本演讲将介绍石化企业如何运用机器学习进行关键设备的健康预测，并验证了算法预测效果的有效性,为行业内推广机器学习的设备健康预测方法，提供了指导和借鉴，还将向您展示赛科的智能工厂，您将会看到赛科是如何借助PI System实现生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策。