制造业正在走向行业4

制造业应充分利用数据分析，AI，机器学习等新兴技术，整合长期制造策略，以扩大生产现场，客户体验和服务模式的业务益处，同时走向工业4.0。预测性维护将变得越来越重要。



为了成为制造业领先的竞争对手，有必要采取铅。数据分析与机器学习相结合可以帮助改善资产的可用性和寿命，包括预测下一个生产瓶颈的可能位置，以及如何为无法以最具成本效益的方式掌握的故障维护，以便使企业降低成本，提高运营效率和数据驱动决策。

如果采用反应性维护，当设备因故障出乎意料地脱机时，对生产率的影响是不可逆转的，它将导致整个生产链的链效应。数据是数字转型的生命线。随着使用IIOT的制造业数量越来越多，使用AI和机器学习辅助数据分析，可以从生产现场收集的大数据过滤出异常信息，并且可以找到潜在的模型来提高设备可靠性预测的准确性，并进一步推动维护操作的转换为综合测试模式。

制造业可以在设备故障前调整维护计划，根据准确的预测信息，识别和解决潜在的问题，避免了紧急情况或过度维护的额外成本，提高了正常运行时间和设备的生产质量。高级数据分析还识别并管理新部署的全数字解决方案的好处及其对当前业务流程的影响，帮助寻找未来的企业对未来的数字损害和冲击。