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物聯網（IoT）的創新創造了網絡物理系統，
并已開始充當創造新價值的基礎設施。
在我們的數據驅動的社會中，大數據作為種新的公司資源備受關注，
并且有望在增強公司競爭力方面發揮關鍵作用。
在制造業中應用大數據的域之是設施管理。
BiG EYES利用制造現場的大數據來教導模糊神經網絡
（FNN）有關各種類型設備正常運行行為的信息。
這樣，它可以實時發現異常（警告未來問題的跡象）。
它是種異常警告監視系統，可通過盡早檢測設備警告標志來防止出現問題。
該系統利用PIMS *收集的長期過程數據（大數據）自動生成個模型，
該模型已被告知PID控制器的正常傳感器讀數（PV）和控制輸出（MV / OP）。
通過該模型可以迅速檢測出由于設備故障或缺陷等引
起的異常行為（警告信號），并將通知發送給操作員。
利用模糊神經網絡的非線性回歸模型輸出帶有置信區間的估計值。
它使用估計值與實際值的置信區間的包含關系來計算期望值，
然后可視化與正常行為的偏差百分比。
配置器上可用的全部任務-從定義監視系統到評估估計。
創建模型后，它會每24小時自動更新次，
因此始終使用模型生成估算值。
Knowledge Power™是種操作支持軟件包，
不僅可以對標準化操作進行系統化和標準化，
例如對的啟動和關閉以及品牌切換等不定期操作，
還可以對標準操作程序中描述的手動操作員任務進行系統化和標準化，
例如在某些情況下可用于恢復正常操作。發生問題。
Knowledge Power還基于熟練的操作員的知識，
自動執行閥位設置和泵啟停操作等任務，以及監控方法。
它可以自動執行旨在及早發現異常操作癥狀，
監視設施并檢查操作的任務。
現在，創建使不規則的操作程序系統化或使操作和
監視自動化的應用程序*不需要編程知識！
只需在操作序列中組合并對齊圖中的圖標即可創建它們，就像繪制流程圖樣。
通過組合約40種圖標，可以內置各種功能，
例如檢查過程中出現的現象，提供對策指導以及通用自動化。
由于不需要編程，因此對設備有充分
了解的操作員設施原則可以自行構建應用程序。

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