这项技术利用了对设备和传感器每天生成的大量数据的多元分析，以检测异常和设备恶化的迹象，以帮助确保植物的稳定运行。

此外，我们开发了一种技术，其中从每月或每年的正常操作中获得的多元数据创建了数学模型。从长期的角度来看，这实现了高精度预测和对异常迹象的检测。

由于将此技术应用于实际工厂的测量数据，我们成功地捕获了失败发生前几个小时或几天的异常迹象。

应用多变量分析技术的异常标志分析和恶化诊断组件