制造业正在向第四产业发展

制造业应充分利用数据分析、人工智能、机器学习等新兴技术，整合长期制造战略，在迈向工业4.0的同时，扩大生产现场、客户体验和服务模式的商业效益。预测性维修将变得越来越重要。



要想在制造业中成为领先的竞争对手，就必须领先。数据分析结合机器学习可以帮助提高可用性和生命的资产,包括预测未来的可能的位置生产瓶颈,以及如何安排维修故障,无法掌握以最具成本效益的方式,以使企业能够降低成本,提高运营效率和数据驱动决策。

如果采用无功维护，当设备因故障意外下线时，对生产率的影响是不可逆转的，会造成整个生产链的连锁效应。数据是数字转型的命脉。随着越来越多的制造业使用工业物联网，利用人工智能和机器学习辅助数据分析，可以从生产现场收集的大数据中过滤出异常信息，找到潜在的模型，提高设备可靠性预测的准确性。并进一步推动维护操作向全面测试模式的转变。

制造业可以根据准确的预测信息，在设备发生故障前调整维修计划，提前发现并解决潜在问题，避免因紧急或过度维修而产生的额外费用，提高设备的正常运行时间和生产质量。高级数据分析还可以识别和管理新部署的全数字解决方案的好处及其对当前业务流程的影响，帮助前瞻性企业应对未来的数字损害和冲击。