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通常，优化资产效率会对可靠性产生不利影响，反之亦然。客观确定最佳权衡的唯一方法是通过数据辨别。工厂经理经常提出的一些代表性问题，以及理想情况下数据驱动的决策应该回答的问题包括：• 我是否应该在更高的温度下运行这个固定床反应器以实现更高的转化率？如果是这样，这将如何影响我的催化剂活性以及反应器的整体机械完整性？• 考虑到维护成本和压缩机可能降低的等温效率之间的权衡，我应该何时维修我的多级压缩机的中间冷却器？• 我是否可以在不增加计划外维护成本的情况下延长工厂停机间隔时间？这样的例子不胜枚举。整个行业对“大数据”的兴趣高涨表明，这些运营问题的客观、敏捷和有见地的答案现在可能触手可及。当然，通过工业物联网 (IIoT) 的进步而实现的数字控制系统、数据历史记录和额外的传感器监控点为制造公司提供了前所未有的数据量。然而，这些高维数据集通常具有具有挑战性的信噪比和高度的相关性/冗余性，同时本质上是非因果性的（即，单个传感器读数的变化并不总是能够绘制
推理建模能够实现早期检测和有效...
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