Analytics by RMG

设备的功能性和相关的更高复杂性随着每一代设备的更新而增加。与此同时，用户相对应的专业人员正在减少。保留必要数量的有经验员工的意愿正在降低。当填补新的岗位时，相关人员处理各种设备方面的经验差距越来越大。

对测量设备的最强要求可能是其可用条件下的安全性。如果设备需要相互作用或甚至需要呼叫服务，理想的情况是与早期预警配合使用。要确保设备在校准法允许的限值（或更好）的范围内运行。

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人工智能分析方法包括识别错误或阀值。算法在不断地改进，学习能力对于人工智能分析的技能和“培训”同样重要，这对系统的可开发程度具有决定性意义。

人工智能系统漂移监测仪就是基于这样一种人工智能算法，用于监测超声波流量计和过程气相色谱仪的设备状态。目标是尽早地注意到即将发生的变化和恶化，甚至在达到错误或阀值之前。

每次状态发生变化时，漂移监视仪都会传输控制室终端上的每个单独设备使用红绿灯逻辑的隐式状态显示。AI系统漂移监视仪可作采取内部（现场）部署或云端安装方式。内部部署的定义是指使用公司自己的服务器和自己的IT环境。但是，如果选择了“软件即服务”（云端模式），数据将保存在供应商的系统中。云端解决方案在维护和操作责任方面更具优势。尽管数据是严格分开的，人工智能算法也可以从其他客户发生的错误案例中进行学习，且只有算法学习。必须遵守所有隐私政策。

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