ReliaSoft — 可靠性分析和管理软件
HBK 提供一系列功能强大的可靠性软件解决方案，以实现全面的可靠性工程建模。我们的产品支持多种分析技术，包括寿命数据分析、FMEA 和可靠性分析，从而提高产品可靠性和维护效率。
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我们生活在一个人工智能被广泛推广为解决运营停机的终极方法的时代。公司渴望部署预测性维护算法，期待立即、完美的预测。然而，许多人很快就会遇到一个令人沮丧且经常被忽视的挑战：他们根本没有训练这些高级模型所需的历史故障数据。
根据我的经验，故障数据的稀缺有一两个原因。
首先是组织方面：故障数据根本没有在现场有效收集。如果一个组织不能系统准确地记录失败，那么任何算法的复杂性都无法弥补。我们必须接受一个基本的运营真理：数据工作采用人工智能。如果你的目标是生成可信、可操作的信息，那么你的潜在故障数据必须是完整、可信和可用的。投资于健全的故障记录和纠正措施系统不是次要的任务；它是任何成功的人工智能战略的基础。
数据稀缺的第二个原因是积极的工程现实：一些资产并不经常发生故障。现代关键基础设施，包括当今数据中心运行的高度可靠的冷却系统，都是按照极高的标准设计的。因此，物理故障很少发生。虽然从操作的角度来看这是很好的，但它给数据科学家带来了挑战，因为他们几乎没有历史故障数据来训练传统的机器学习模型。毕竟，我们如何预测你从未实际观察到的故障机制？
为了克服这一挑战，我们必须调整我们的方法。与其等待故障发生，我们首先要对正常操作行为有一个非常详细的了解。一旦建立了基准，我们就可以使用基于物理的仿真模型（如有限元分析（FEA））生成高保真合成数据，以模拟结构退化和潜在的故障场景。此外，我们可以整合已发布的行业可靠性数据，并将其与先进的不确定性建模技术相结合。
例如，当使用历史故障率未知的尖端数据中心冷却系统时，我们可以应用结构化风险评估方法，如故障模式和影响分析（FMEA）。通过将这些框架与来自相邻行业的专家工程判断和可靠性数据相结合，我们可以高度自信地估计故障概率并量化运营风险。我们不需要长期的灾难性故障来建立可靠的预测系统。通过将结构化工程模型与合成模拟相结合，我们可以自信地预测并减少停机时间。
This will bring together HBM, Brüel & Kjær, nCode, ReliaSoft, and Discom brands, helping you innovate faster for a cleaner, healthier, and more productive world.
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