利用消费者分析驱动资产管理战略的案例研究Sameer Vittal，博士，通用电气数据与分析总监
马克·斯波勒，通用电气技术主管
抽象的
本文通过案例研究展示了如何将 JMP Pro 中的消费者研究技术应用于工业传感器和维护数据。这有助于指导工业资产管理策略的开发，使其不仅符合传统的工程输入，还能更好地满足客户偏好和价值模型。传统的以可靠性为中心的维护系统首先进行可靠性和故障模式分析，然后通过一系列权衡研究来选择传感器、异常检测和决策支持模型，以减少计划外故障。由于工程界缺乏对消费者分析技术的了解，客户调查、市场营销和经济数据等输入信息通常未被利用。借助 JMP Pro，工程师现在可以使用潜在类别分析、文本挖掘、多重对应分析、文本挖掘主题分析等技术。这些方法与传统的可靠性和数据挖掘方法相结合，利用工业资产的运行（传感器）数据和维护数据对其进行细分。这有助于深入了解，从而可以针对这些工业细分市场优化维护策略，最终提高系统利用率和业务价值。本文通过两个案例研究对此进行了阐述。第一个案例研究涉及燃煤电厂基于使用量的细分分析，第二个案例研究则基于大型风力涡轮机群的可靠性细分。最后，我们展示了如何将这些方法应用于其他制造或流程工业。
