信息图:AI 驱动制造商从“事后修复”转向“预测性运维”,誓言最大化设备正常运行时间
OEM 传统售后服务局限于“故障-维修”被动模式。AI 制造商正引领行业转向主动预测模式,核心目标:最大化设备正常运行时间(Uptime)。
Syncron CMO Gary Brooks:联合 WBR 调研 300 位决策者(含 OEM 与终端用户),报告《最大化产品正常运行时间:新兴行业标准》显示:多数制造商处于投资预测分析/机器学习/AI 的临界点。驱动力源于客户对“设备正常运行时间保障”的强烈诉求。
行业加速向“服务化”转型:制造商不再卖设备,而卖“设备性能即服务”,维护责任回归 OEM,精准击中客户“按需使用、按需付费、故障由厂商兜底”的核心心声。82% 制造商承认正常运行时间影响采购决策,57% 终端用户愿为运行时间担保支付溢价。
现状:大多数 OEM 已从传感器设备采集现场数据(预测性维护前提),但仅 25% 实际用于服务支撑。>50% 计划大规模投入 AI/ML,90% 将在 12 月内投入预测分析。
详见文末信息图(Syncron/WBR 联合调研)。
工业技术