你想开发和部署一个原型吗状态监测异常检测和资产的预测性维护?与MathWorks Consulting合作，克服以下挑战:
- 您已经从计算机中收集了数据，并希望执行预测性维护，但不知道从哪里开始。
- 你对耗时的试点项目不感兴趣，因为它的结果不明确，对你和你的团队来说风险很高。
- 您的团队中几乎没有数据科学专业知识。
最初的咨询
我们的专家将评估您的数据，并对其在状态监测和预测性维护应用中的可用性进行评估。在进行概念验证之前，与我们一起分析您的数据和系统。
为什么MathWorks ?
- 专业知识:MathWorks已经成功地为我们的客户实现了几种预测性维护和状态监控解决方案。您将了解Mondi和贝克休斯的项目，在这些项目中，我们能够快速、高效地大规模设计和部署这些解决方案。
- 合作:MathWorks Consulting与您密切合作，以确保您和您的团队以后可以自行适应、扩展和维护解决方案。
- 数据科学和数字双胞胎:30多年来，工程师和科学家一直在使用MATLAB®分析数据并建立数学模型。MATLAB使数据科学变得容易，它使用工具从各种来源访问和导入数据，对数据进行预处理和可视化，训练机器学习和深度学习模型，以完成异常检测、状态监控和预测性维护等任务。您还可以构建您的系统的数字双胞胎，以接近实时地跟踪和预测单个资产的运行。
- 部署:使用MATLAB构建的解决方案可以用于生产，可以安全地部署并与边缘设备、企业IT系统、数据源和可就地、混合或基于云的操作技术大规模集成。
Mondi Gronau与MathWorks咨询服务公司合作，利用机器学习算法和获取的机器数据开发了一个故障预测和过程监控系统。
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