预测分析赋能制造维护团队：加速数字化转型
制造业长期将峰值性能、运营效率和质量目标置于议程首位。利用数据和工业物联网（IIoT）支持这些目标。另一个执行更快的数字化机遇可能比您想象的更近，因为制造商现在利用预测分析加速数字化转型旅程。
在 Senseye，我们亲眼见证智能工厂兴起。制造商越来越多地利用数据配合预测分析方案。他们结合来自现有不同来源的数据 —— 直接来自机器、维护系统或 IIoT —— 使生产流程更高效、敏捷、响应迅速。
预测分析支持另一企业目标：实现预测性维护。此实践依赖收集分析来自不同来源的数据，发现即将发生的资产故障信号，同时为工程师提供调查和确定最佳行动所需的所有洞察。
预测性维护曾是耗时、昂贵的练习。无法扩展。是耗尽精力的手工工作，为每台监测机器定制，依赖状态监测专家从每个资产读取数值；回顾收集信息，发现故障信号。仅应用于法规要求的关键资产。
现在，通过更多使用 Senseye PdM 等专业方案，我们看到预测性维护的民主化，正加速其全球采用。
对许多大规模制造商，转向预测分析仅意味着从数据中榨取最大价值同时实现预测性维护。今天约三分之二制造商已从生产环境收集海量信息。太常见的是，这些数据留在孤岛中，未发挥最大潜力。
这使预测分析成为自然下一步，赋能预测性维护驱动效率、改善底线，为任何制造商的数字化转型旅程护航。
自 2014 年以来，Senseye 支持全球财富 500 强企业进行预测分析，大规模交付预测性维护。
通过阅读白皮书《Harness The Power of Prediction"》或尝试我们的 ROI 计算器了解您如何受益。
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