设备停机会直接影响客户体验。保持设备正常运行（不间断）是制造业 服务正常运行时 最终用户的关键。机器停机时间越长，损失的钱就越多。但如果能够预测一台机器何时即将发生故障并在停机前修复它，那会怎样？多亏了人工智能、机器学习和物联网，这才有可能。
预测性维护利用设备使用情况的大量历史 服务正常运行时 和实时数据，再加上先进的机器学习在必须立即采取行动之前，模型可以预测故障。 情况，并最大限度地延长最终客户的正常运行时间。
它可以避免任何意外
除了最大限度地减少非计划停机时间外，预测性维 海外数据 护还可以对 OEM 业务的其他领域产生显著的乘数效应。例如，预测性维护可以优化库存管理，并通过消除由于意外故障而需要“紧急”交付零件的情况来简化备件物流。此外，收集的实时性能数据可以帮 场的 查找并排除技术错误 增 助研发部门进行产品的未来设计和可靠性设计，减少长期测试的需要，并加快每个新零件的上市时间。
它为 OEM 改进其业
经济危机给整个制造业带来了前所未有的压力。然而，随着越来 位置 线数据库 进 越多的 OEM 采用人工智能和其他数字解决方案，他们开始找到方法来度过这一特殊时期并提高整个网络的效率。 务模式并成为以数据为导向、以客户为中心的组织提供了关键推动力。