数据在我们的日常生活中从未发挥过如此广泛的作用。当我们携带智能手机和健康监控设备时，几乎可以跟踪和报告我们的每一个行为，因此，我们已经越来越习惯于在个人生活中收集和报告数据的过程。但是，这种方式在我们的职场生活中仍然面临一些挑战。
一项 2019 年的研究发现，尽管数据收集工具比以往任何时候都更容易获得，但专业人员仍在努力将其有效地整合到工作场所中。在受访者中，50％ 的人表示他们“缺乏在正确的时间为下游应用程序提供正确数据的工具”，另有 44％ 的人表示“根本没有时间整理数据”。而其中最值得关注的是，有 53％ 的人表示他们的团队“缺乏 IT 技能或人员，无法从数据中获取有意义的洞见。”
随着大型矿业公司寻求实施或推进其数字化转型战略，所面临的挑战是如何以最佳方式解读收集到的数据并据此采取行动，这也成为目前非常现实的一项阻碍。只有最有效的数字工具才能解决这些问题，同时帮助组织更好地进行计划维护、提高员工效率和安全性，并最终提高生产力。
Flexco Elevate™ 是同类产品中首创的输送带清扫器监控技术，旨在满足以上所有和更多需求。Flexco Elevate™ 不仅可以完美配合采矿企业的数字化转型战略，而且还将帮助组织重新考虑其战略可能带来的影响。
Flexco Elevate 的核心是在整个工作场所中，将最新的 Flexco Elevate™ i3 设备安装到每台 Flexco 清扫器上。该设备的命名正是基于它所扮演的关键角色：收集实时数据和信息，通过情报建立模式和构建模型，提供可被用户和现场操作员直观理解并采取行动的深刻洞见。
要了解 Flexco Elevate 如何利用收集到的数据提供切实可行的洞见来帮助采矿企业更有效地运营，重要的是深入理解这种自学技术在企业中部署后所带来的改进：
汇总数据
尽管数据可视化是 Flexco Elevate 的组成部分，但这仅仅只是开始。数据可视化的核心是在一个方便的位置提供整个企业多个数据点的直观、整合视图。这些信息通常由多个传感器或设备收集，可以帮助全面了解企业的整体绩效。
连续和自动的数据收集和监控减少了企业的现场检查需求，包括可能危害员工安全的现场检查，从而有助于节省工作时间并降低成本。在很多情况下，这些平台还能借助“潜在发现”改善仅通过现场检查而无法实现的环节。例如，Elevate i3 设备依靠传感器来检测整个带式输送机上的异常状况，而这些异常状况是通过实地或目视检查无法轻易发现的，从而确保“在正确的时间提供正确的数据”。
建立模式
随着越来越多的数据被收集，Elevate 系统将开始建立反映企业日常活动的模式，帮助用户更有效地“整理数据”。这有助于创建典型或正常运营的历史记录，从而建立基准，以便轻松识别和显示表示异常事件的异常值。
首先，系统将仅从诊断角度识别这些异常。简单来说，它们会警告用户某些环节似乎并没有按照既定模式所规定的那样发挥作用。这时，用户的职责是确定是否应忽略、确认或进一步对事件进行调查。随着时间的推移，平台从传感器收集更多数据且数据得到确认和验证，数据模型在评估和报告运营洞见和绩效方面将变得更加智能、更加准确。
预测未来表现
从报告过渡到预测，这标志着最终阶段的到来，是 Flexco Elevate 与传统数据可视化工具的区别所在。通过边缘分析和机器学习，Elevate 系统能够自行解读绩效模式和异常事件，并对未来的维护需求做出预测。对于重型输送带作业，这可能意味着需要进行检查，或者需要维护和/或更换输送带清扫器。
平台目前能够为企业提供实时和前瞻性洞见。这使用户能够更好地了解输送带的性能、预测未来的需求和维护，并有可能预防灾难性事件，从而提高运行效率并减少停机时间。这种从数据中获取有意义且切实可行的洞见的能力，是大多数公司认为在工作场所中利用数据的最大挑战，而差异化因素则让 Elevate 从该领域的其他产品中脱颖而出。
在海量数据触手可及的今天，要充分发挥这项技术的优势，企业必须最准确、最直观地解读数据并从中获得洞见。Flexco Elevate 在设计时便考虑到这一点，通过预测维护需求、减少人工检查的需求并提高总体运营效率，为客户提供深刻洞见，让其一开始就能获得投资回报。
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由物联网解决方案架构师 Shawn Akkila 撰写
Shawn Akkila 是一位经验丰富的 IT 专业人员，拥有超过 28 年的从业经验，曾担任过 IT 顾问、解决方案架构师和物联网创新者。