预测性维护：以持续智能驱动资产可靠性跃升
基于传感器与物联网数据的持续智能（CI）分析，能够捕捉设备状态变化，精准预测资产故障概率。
实时与历史数据融合分析，可在部件失效前识别潜在隐患。相较于基于日历的定期更换，预测性维护在防停机、延长部件寿命双维度均显著优越，是持续智能的“杀手级应用”。
延伸阅读： 大规模“残酷”环境下的实时分析
AI驱动的专家系统可在故障发生前发送预警，并将修正建议推送给运维人员。为何如此关键？
- 制造/航空/能源/公用事业/电信行业，非计划停机成本高达千万级美元/年；
- 海上油气年均非计划停机27天，损失3800万-8800万美元；
- 2018年航空业非计划维修超200亿美元，占维修总支出27%，引发3.8%航班延误/取消；
- 数据分析可将非计划维修成本腰斩，压降至总维修支出的14%左右。
持续智能在预测性维护中的角色
CI融合流式IoT数据与AI/ML算法，实现：
- 设备状态变化的毫秒级感知；
- 复杂系统故障概率的动态预测；
- 从“事后响应”向“事前干预”范式跃迁。
传统“待故障修”与“日历换件”双重弊端显著：前者导致灾难性停机，后者造成健康部件过早报废。CI洞察根因，赋能主动决策，削减成本、提升运效。
挑战在于：IoT数据爆发式增长（2013年0.1ZB→2020年预估4.4ZB），传统存储后分析模式失效，必须实时流式计算。工业AI/ML算法成为核心引擎，但多数企业缺乏支撑流式CI的基础设施——海量数据接入、边缘计算、模型训练/推理一体化平台建设迫在眉睫。
物联网技术