预测能力应该如何融入您的 IIoT 实施计划
您是否一直在收集和分析您的机器数据？您想从现有数据集中获得更多价值吗？然后你应该开始考虑使用你的机器数据来发现会发生什么 到您的机器。
预测何时会发生错误或故障，设置警报和通知以提前通知您，并执行预测性维护以防止这些故障。想象一下您将节省多少停机时间。
预测和预防故障或故障 在故障发生之前检测它们
事先知道将要发生错误，这样您就可以预测并防止机器崩溃该有多好 ?数据是预测性维护的关键要素。 IIoT 平台允许以不同的方式将您的机器数据转化为改进的机器性能和维护变得主动。执行高级分析后，您可以将结果转换为故障检测和预测的操作，这样您就再也不会遇到意外了。
设置警报并在机器内发生异常情况（例如温度下降）时收到通知。通过这种方式，您可以在机器部件出现故障或机器停机之前迅速采取行动并解决问题。它是一个强大的工具，因为它允许您在机器服务期间执行大部分机器评估和维护活动，而无需中断其操作。
工业物联网成熟度模型
您想开始预测和预防机器故障吗？您是否正在考虑开始进行预测性维护？然后你可能会问自己：我该如何开始？那么，我们首先要问您的主要问题是：您是否有足够强大的基础来使这个项目朝着正确的方向发展？
在开始使用预测能力之前，您应该采取几个步骤。 IIoT 成熟度模型提供了帮助，并向您展示了成功实施 IIoT 的基本要素。阅读上一篇博客，了解为什么以及如何开始数据分析。
如果您还不熟悉工业物联网成熟度模型，请查看下图。
工业物联网成熟度模型 准备好开始实施预测性维护了吗？
如果您已经采取了所有必要步骤来打下坚实的基础，那么您就可以开始进行预测性维护了。在我们 20 页的白皮书“机器制造工业物联网成熟之路 "您会找到明确的指导方针和成功实施的具体例子。期待除了预测能力之外还有什么可能？白皮书还包括下一步的具体提示和技巧：适应性。
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