预见性维护工具箱™では,データのラベル付け,状態インジケーターの設計,およびマシンの残存耐用期間(原则)の推定を行うことができます。

ツールボックスには,統計解析,スペクトル解析,時系列解析など,データに基づく手法とモデルベースの手法を使って特徴の調査,抽出,ランク付けを行うための関数と対話型アプリが用意されています。周波数法および時間——周波数法を用いて振動データから特徴を抽出することで,ベアリングやギアボックスなどの回転機の健全性を監視できます。マシンが故障するまでの時間を推定するために,生存,類似度,およびトレンドに基づくモデルを使用して荷重软化を予測できます。

ローカルファイル,クラウドストレージ,および分散ファイルシステムからインポートしたセンサーデータを解析し,ラベルを付けることができます。また,金宝app仿真软件^®モデルから生成されるシミュレーション故障データにラベルを付けることもできます。ツールボックスにはモーター,ギアボックス,バッテリー,および他のマシンの参照例が含まれており,カスタムの予知保全および状態監視アルゴリズムの開発に使用できます。