是的. We k现在 that every facility is different, maintAI被设计成可以跨各种各样的数据集工作.

We analyse your data, 预先使用技术和系统，以确保以适合您的方式交付结果.

maintAI与您现有的流程和系统一起工作. 我们的行业标准模型和假设将根据您现有的流程和工作方式进行定制. 如果您正在寻找特定的功能，我们将与您一起开发和部署它.

maintAI旨在与您现有的工具和过程集成. 我们将与您一起确定所需的数据源，然后将数据源连接到我们的模型.

报告和可视化可以进行校准，以将我们模型的输入和输出组合到单个可视化中.

是的，维护可以帮助在生产受到影响之前预测故障. 我们的预测性维护解决方案寻找设备健康状况下降的领先指标，并使用先进的数据分析和机器学习在潜在故障发生之前识别它们.

您的维护团队将被提醒主动执行维修并避免计划外停机.

maintAI可以利用您的资产可以提供的任何相关数据集. 计算机化维修管理系统(CMMS)数据，如工作订单历史记录, bill of materials, asset hierarchies, 等, can all be used.

所需的输入根据您的行业和资产类型而有所不同. 我们的团队将与您一起识别正确的数据，为您的工作流程生成有用的见解.

Once all relevant data has been identified, 它将被清理和分析，以便在模型输出中识别和解释任何缺失的数据.

maintAI评估当前的维护策略、设备健康状况和库存水平.

就在何处集中注意力和优先安排开支提供建议. It also identifies areas where spending can be reduced, 例如不增值的维护任务或超额持有.

By shifting focus and budget to maximise returns, 我们的客户可以看到维护操作的显著节省.

而不是依赖于行业标准和最佳实践假设, maintAI takes CMMS data directly from the assets, 因此，建议和见解是基于您当前的设施数据.

我们可以识别您设施中设备的差异，并利用这些知识来评估可以优化维护支出的地方.

是的, 来自maintAI的报告和见解支持从高层战略规划到现场任务和技术建议的决策.

通过连接来自不同来源的操作数据并从当前资产健康状况中提取见解, 建议旨在与您的战略愿景保持一致，并将生成帮助您实现这些目标的路线图.

在Wood，数据安全和隐私是最重要的. 我们已经实施了一个安全的云架构，并与我们的客户密切合作，以确保他们的数据的安全性和安全性.

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