W przeszłości normą była zaplanowana konserwacja, w ramach której inżynierowie pracowali nad precyzyjną oceną warunków obiektów materiałowych w zakładzie produkcyjnym. Jednak w przypadku tej metody da się usunąć potencjalne zagrożenia, które mogą dotyczyć nawet najbardziej wykwalifikowanych, doświadczonych pracowników. Zwykle wymaga to również przestojów i generuje koszty utylizacji obrabianych przedmiotów oraz koszty związane z zarządzaniem częściami konserwacyjnymi. Nasze rozwiązania śledzą rzeczywiste warunki pracy sprzętu, wykorzystując sztuczną inteligencję i nasze unikalne algorytmy wykrywania do wizualizacji warunków pracy linii produkcyjnych i poszczególnych urządzeń w przestrzeni cyfrowej. Dzięki digitalizacji wiedzy taktycznej, takiej jak wrażliwość i intuicja wykwalifikowanych pracowników, aby móc wykrywać oznaki problemów ze sprzętem, które mogą umknąć nawet najbardziej doświadczonym pracownikom, zanim faktycznie doprowadzą do awarii, nasze rozwiązania umożliwiają konserwację predykcyjną wspomaganą przez monitorowanie stanu oraz wspierają aktywne rozwiązywanie problemów.