Dingo的TRAKKA是一款專為資產密集型行業設計的端到端預測性維護軟體解決方案。這個平台為增強資產健康計劃提供工具、見解和決策支援。TRAKKA將現有的流程和系統整合到一個流程管理平台，進而優化資源利用，提升可見性，並連接各部門以改善協作。這項服務的設計目的是提升可用性，延長資產的壽命，並降低維護和更換成本。Dingo的TRAKKA與現有的系統和IT基礎設施無縫整合，以分析條件監測數據，識別問題，並提供糾正行動的建議。

奧古里的「流程健康」利用AI優化生產線，解決效率不佳的問題，並防止因質量、生產量、產量和廢料等方面造成的生產損失。此解決方案有助於達成新的效率水平，最大化產量和生產力，減少停機時間，以及提升可持續性。它也支援團隊協作，並確保安全。流程健康系統主要分為三個步驟：診斷—了解並解決流程效率低下的問題；最佳化—利用AI為流程設定最優條件；行動—評估改善成果並根據需求變化進行調整。此解決方案已經幫助許多企業節省了大量的成本，甚至在某些案例中將浪費降低了37%。

奧古利機台健康解決方案有效地預測並防止機台故障，同時利用物聯網（IoT）和人工智慧（AI）以減少維護成本。此解決方案提供了對任何設備的實時可視性，直接提供改善機台效能和廠區效率的洞察。它的開發目標是優先計劃並執行行動，完成快速的、可行的診斷，減少停機時間，優化設備照護，並改變團隊工作的方式。到目前為止，它已經服務超過 100,000臺機器並監控超過 3 億小時的機台運行時間，帶來相當大的營運改善並迅速的擴張。

Bsquare 的設備管理解決方案可以遠程自信地管理各種設備。它允許用戶發送即時警報，診斷和解決問題，以及排程和部署更新。這個遠程管理系統的創新基礎是SquareOne。它為每個設備和群組提供詳細的健康信息，數據和閾值可以定制。軟體管理功能對於新軟體的分發和追蹤部署非常有益。配合由Intel vPro驅動的遠程恢復能力，Bsquare的解決方案能夠減輕昂貴的技術員訪問成本和防止無錯誤找到的情況。

Canvass AI 軟體是一套全面的解決方案，目標是通過開採、理解和運用數據，改變工業決策方式。使用者可輕鬆地連接並攝取各種類型的數據，涵蓋範圍從工業數據到實驗室記錄。該軟體允許快速的數據視覺化和情境化，有助於精準地建立問題解決模型。這套以即時應用 AI 而改善的操作，既可以開放形式，也可以實行封閉迴路配置。此平台還有助於創建自訂標籤，以集中視覺化和報告，並提供易於使用的引導流程，確保在工業環境中迭代、安全、影響深遠的 AI 應用。

Falkonry已創建一種AI驅動的解決方案，旨在增強藥品公司的運營可靠性。透過結合AI驅動的分析和自動化等數位技術，它讓這些企業可以改善產量，質量，並削減運營成本。進程，設備，維護團隊都可以使用這個互動平台來提升資產可用性和產量。它旨在減少計畫外的停機時間，提高整個工廠的可靠性，增強生產效率，並確保產品質量的一致性。

Falkonry的金屬行業AI解決方案提供了一個強大的工具，來應對停機和品質變異的挑戰。它利用現有的設備和感測器數據，為工廠規模的操作生成智能、具有行動方向的洞察。時間序列AI特別可以根據生產數據自動檢測操作異常，使維護和可靠性工程師能夠及時處理關鍵問題。主要好處包括減少停機時間，最小化廢料，因質量問題導致的返工，以及改善全廠的運營可見度。

QIO推出Foresight維護解決方案，以推動資料驅動和協同的事件管理。這項方案運用先進的分析技術和人工智慧，追蹤可能導致失敗的原因，並為維護團隊提供指導性的見解。這將帶來產能提升、更安全的操作和資產更長的壽命。該解決方案的能力可以減少停機時間（計劃或意外的）、提升運行時間和服務水平，並延長關鍵組件的使用壽命。該系統自動建立動態的數位健康記錄，使得每一項資產的健康狀況能夠有效監控。

QIO 的預見服務解決方案旨在簡化資產維護流程，幫助提高客戶滿意度，同時最小化停機時間和成本。它能夠輕鬆處理被預見維護解決方案確定為“風險”資產的維護服務。透過與整合的ERP和工作管理系統，此解決方案自動化並簡化了維修流程，管理端到端流程，包括保固範圍、備用零件管理和勞動成本。它還利用企業內既有的知識，安全地存儲工程IP和供應商協議。

Seebo的生產流程健康解決方案，與Augury的技術結合，提供了一種革命性的藥方，解決了因非預期的生產停工而造成的萬億美元的生產和收入損失問題。這項技術利用AI為生產操作員提供了生產流程中的實時洞察，給予他們進行有效決策並避免停機所需的知識。此外，這項解決方案還為操作員提供了更好的資訊和培訓，從而最終推動了生產品質和效率的提升。

智慧型持續監控是一種智能的AI驅動監控系統，專為SCADA、RTUs、PIDS、電信系統和LDS系統設計。與運營默契無縫地整合，此系統持續監控基礎設施的脊樑，提供深入的分析、停機通知、報告，以及預測和定期的維修援助。它從資料中提取出關鍵的特徵，使用這些特徵來訓練機器學習模型區分不同的錯誤類型。這導致詳細的資產健康評估和預測分析。這個系統確保對基礎設施有更深的瞭解，賦予組織避免機器故障和非預期的停止運作的能力，強調生產力，並降低維護成本。

Uptake Fleet是一種全面的車隊管理系統，旨在利用數據洞察力來改善操作。該系統設計用於協助團隊削減維護成本，提高運行時間，並提高燃油效率，提供預防性和預測性維護。它微調庫存管理以確保在需要時有合適零件的供應，並在第一次嘗試時準確進行需要的維修，從而提升勞動效能。具有工單分析、感應器分析和預測故障模型等功能的這種解決方案，提供了車隊管理的單一真相源，並由深入的數據分析支持。