信息图：新的 AI 制造商采用主动商业模式，最大限度地延长机器正常运行时间
虽然 OEM 曾经仅限于将设备的售后服务管理为故障修复模式，但人工智能 (AI) 制造商正在让行业摆脱这种被动模式，转而采用主动模式，并专注于最大限度地延长机器正常运行时间。
Syncron 的首席营销官 Gary Brooks：
基于云的售后服务解决方案提供商 Syncron 在最近的一份报告“最大化产品正常运行时间：新兴行业标准”中写道，大多数制造商正处于投资预测分析、机器学习和人工智能技术的风口浪尖。
此外，这项研究是与全球商业研究 (WBR) 联合完成的，对包括 OEM 和最终用户在内的 300 名决策者进行了民意调查，发现这种推动技术采用的趋势是由客户对制造商保证和交付设备能力的需求推动的。正常运行时间。
所有这些都非常表明该行业正在朝着服务化方向发展，在这种情况下，制造商将其产品的性能作为一种服务出售，而不是出售产品本身。自然，这一举措将维护设备的责任完全归还给了 OEM，并满足了客户从设备所有权的成本和复杂性中解放出来的需求。
“服务化的驱动力是对客户情绪的反应，即‘我需要它时想要它，我只想在我需要它时付费，当它坏了时，我希望它是别人的合理性，’”布鲁克斯补充道。 “按需正在推动 OEM 业务模式发生巨大变化。
为了满足这些期望，售后服务工作必须成为 OEM 价值链的智能部分，现在从设计和采购延伸到产品的整个生命周期。如今，82% 的制造商表示产品正常运行时间会影响客户的购买决策，而 57% 的最终用户表示他们会为正常运行时间保证支付额外费用。
WBR 现场服务组合总监 Sara Mueller 表示：“今天的制造商很清楚他们需要改进售后服务功能，以满足客户对最大限度延长产品正常运行时间的日益增长的需求。” “虽然越来越多的行业领导者采取措施实施适当的系统、技术和资源来满足客户不断变化的服务期望，但落后者拒绝改变并坚持‘现状’的故障修复服务模式。”
目前，大多数 OEM 正在从现场配备传感器的产品中收集数据——这是预测性维护的一个相当关键的要求。然而，目前只有 25% 的人使用这些数据来支持他们的服务工作。超过一半的 OEM 计划将 AI 和机器学习作为一项重大投资，而 90% 的 OEM 计划在未来 12 个月内投资于预测分析。
请查看下面的信息图以了解更多调查结果。
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