Control de la degradación mediante el mantenimiento predictivo de componentes en tráfico de carga
Se detectan más de 20 componentes en tiempo real.
Las reparaciones preventivas pueden realizarse con mayor rapidez.
Solución
Creación de un conjunto de datos de predicción de averías basado en datos telemáticos de alta resolución, registros de memoria de averías e información sobre reparaciones. Un modelo ensemble combina las predicciones de diferentes modelos de predicción para proporcionar la predicción de fallos más fiable en este caso. La solución se ejecuta en el clúster Hadoop en modo de velocidad para el cálculo en paralelo con Spark.
Resultado
Los fallos de más de 20 componentes del camión se detectan y notifican en tiempo real. En función de ello, la empresa de transporte puede iniciar medidas de reparación preventiva.
¿Le interesan sus propios casos de uso?
Desafío
Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.
Solución
Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.
Resultado
Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.