Características

Por lo general, los clientes usan reglas para determinar los intervalos de mantenimiento y la necesidad de reparación. Esto puede llevar a acciones de mantenimiento antes de que sean necesarias en el caso de activos poco utilizados y reparaciones costosas si los activos muy utilizados no se mantienen con suficiente frecuencia. Ambos aumentan las facturas de reparación del cliente, reduciendo el retorno de la inversión.

Por el contrario, WebSentinel Predict analiza los puntos de datos clave extraídos continuamente de los dispositivos y utiliza el aprendizaje automático para determinar la necesidad de mantenimiento y reparación en función del uso real del cliente en toda la población. El resultado son cronogramas de mantenimiento más apropiados basados ​​en las necesidades del cliente, costos de mantenimiento reducidos, menos fallas y mayor tiempo de actividad.