数据驱动经济中夯实企业竞争优势
在理想的工业 4.0 世界里，数据成为新货币，在合作组织内部和之间按需自由流动，造福所有人。
但对许多组织而言，实现这种数据开放是巨大挑战，它们传统上将运营数据困在孤岛中。组织内部，独立系统管理不同职能，彼此极少或无信息交换。如果连部门间都不共享信息，许多组织对与设备供应商共享数据更退缩三舍。
但组织只有让数据自由流向能最大化利用它的系统，才能收获工业 4.0 的巨大回报。
工业 4.0 承诺的收益触及业务每个领域，但通过预测性维护转型资产管理和维护运营，能很好说明数据的关键作用。
抛弃反应性甚至计划性维护，转向预测性维护制度，能大幅削减工厂故障和非计划停机，帮助制造商将维护精力集中在最需要的地方。这反过来提升整体设备效率和生产力。
这对终端用户的提振显而易见，但预测性维护也为供应生产系统的公司提供巨大机遇，因为它使他们能转向服务化商业模式。通过保证设备交付如每班次特定焊接数或每周灌装瓶数，供应商可延伸商业模式，享受高级服务相关的收入增长，并与终端用户建立更强、长期关系。
这只有供应商能访问现场运行资产状况信息才可能。没有实时工厂数据，供应商盲目工作，无法准确预测何时需要维护以防未来故障。
这就是为什么 Senseye 的预测性维护方案 Senseye PdM 始终是开放方案。虽可作为完整包提供，也可通过完整文档和支持的广泛 API 使用。
Senseye PdM 可使用现有数据源或专用状态监测传感器分析机器性能，工厂运营照常继续。它在后台分析正常机器行为及历史数据（如有）并持续从传感器和运营数据学习。短时间后 —— 约两周 —— 即可提供洞察驱动可扩展预测性维护计划。Senseye PdM 独特算法将数据转化为制造资产剩余使用寿命（RUL）预测 —— 即预后分析技术。
随着工业 4.0 势头增强，这种显而易见的收益将远超组织开放运营数据访问面临的初始挑战。
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