预测分析如何支持在制造业工作的维护团队？
长期以来，制造业一直是一个将最高绩效、运营效率和质量目标放在议程首位的行业。利用数据和工业物联网 (IIoT) 可以支持这些目标。另一个执行速度更快的数字化机会可能比您想象的更近，因为制造商现在利用预测分析来加速他们的数字化转型之旅。
在 Senseye，我们亲眼目睹了智能工厂的兴起。制造商正在通过预测分析解决方案更多地利用数据。它们结合来自不同现有来源的数据，直接来自机器、维护系统或 IIoT，使生产流程更加高效、敏捷和响应迅速。
预测分析支持另一个企业目标：实现预测性维护。这种做法依赖于收集和分析来自不同来源的数据，以发现即将发生的资产故障的信号，同时为工程师提供调查和确定最佳行动所需的所有洞察力。
预测性维护曾经是一项耗时、昂贵的工作。它无法扩展。这是一项耗费体力的手动练习，为每台受监控的机器量身定制，依靠状态监控专家从每项资产中获取读数；并查看他们收集的信息，以发现故障信号。它适用于法规要求的关键资产。
现在，通过更多地使用 Senseye PdM 等专业解决方案，我们看到了预测性维护的民主化，这正在加速其在全球的采用。
对于许多大型制造商而言，转向预测分析仅仅意味着在实现预测性维护的同时充分利用他们的数据。如今，大约三分之二的制造商已经从他们的生产环境中收集了大量信息。很多时候，这些数据都处于孤立状态，并没有充分发挥其潜力。
这使得预测性分析成为自然而然的下一步，为任何制造商的数字化转型之旅提供预测性维护以提高效率并提高底线。
自 2014 年以来，Senseye 通过预测分析为全球财富 500 强公司提供支持，提供大规模预测性维护。
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