FactVerse DFS の機械学習モデルは、QAR データ、過去のメンテナンス記録、デジタルツインモデルを統合することで、MRO 業務における予測保全を可能にします。これにより、技術者は設備の問題が深刻化する前に特定し、予期せぬダウンタイムを削減し、運用効率を高めることができます。メンテナンスのニーズを予測し、修理スケジュールを最適化することで、FactVerse は MRO チームのワークフローを合理化し、コストを低減し、フリートの信頼性向上を実現します。
FactVerse AI は、多言語翻訳、合成データ、インテリジェント検索などのツールを活用して企業のデータを実用的なインサイトへと変換し、デジタルツイン運用を強化し、ワークフローを効率化し、より賢明な意思決定を実現します。これにより、DX（デジタルトランスフォーメーション）の効率が向上し、コストを削減できます。
DataMesh の Data Fusion Services (DFS) は、リアルタイムセンサーのデータ、過去のメンテナンス記録、QAR（Quick Access Recorder）のデコード情報、そしてデジタルツインモデルを一元化することで予測保全を可能にします。機械学習アルゴリズムを活用した DFS がこれらのデータを分析し、異常検知や故障予測、そしてアクション可能なインサイトを生み出します。この機能により、安全なオペレーションを維持し、予期せぬダウンタイムを削減すると同時に、MRO チームはメンテナンススケジュールを最適化し、フリートの信頼性を高め、運用全体の効率を向上させることができます。
航空機 MRO サービスのリーダーであるこの顧客は、DataMesh FactVerse と Data Fusion Services (DFS) を活用し、メンテナンスの効率と安全性を向上させました。リアルタイムセンサーのデータ、過去のメンテナンス記録、QAR（Quick Access Recorder）のデコード情報を統合したデジタルツインプラットフォームを構築し、大規模な予測保全を可能にしています。DFS を活用した機械学習モデルが異常を検知し、設備故障を予測することで、予期せぬダウンタイムを削減し、修理スケジュールを最適化。ワークフローを効率化し、フリートの信頼性を高め、安全な運用を実現することで、この顧客は先進的かつ効率的な航空メンテナンスのリーダーとしての地位をさらに強固なものにしました。
