Mi piace Rayven per la sua fusione senza soluzione di continuità tra potenza low-code e full-code. L'IA di livello industriale funziona bene anche in un ambiente domestico. Siamo stati in grado di costruire un sistema completo di manutenzione predittiva per stagni e agitatori in meno di sei settimane utilizzando nodi drag-and-drop per OPC. Il UA Datapool e il rilevamento delle anomalie AI sono eccellenti, essendo stati addestrati su diciotto mesi di dati storici di temperatura delle vibrazioni, e automatizzano i flussi di lavoro che creano biglietti CMP S quando vengono rilevate anomalie. Questo setup ci ha salvato da un arresto conforme di quarantotto ore agendo con quattro settimane di anticipo. L'installazione iniziale è stata molto ben supportata, con un workshop in loco di due giorni che ha mappato le nostre fonti di dati, e abbiamo costruito connettori, coprendo l'85% delle nostre attrezzature. Nel complesso, è uno strumento molto potente che ci ha aiutato significativamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Il numero condiviso di note e opzioni può sembrare opprimente per le prime due o tre settimane. I nostri ingegneri operativi avevano bisogno del workshop di onboarding per sentirsi a proprio agio. Dopo di ciò, tutto scorre liscio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.


