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作为智能工厂的一部分，智能维护为维护过程带来了文化变革。传统思维方式和现代思维方式的冲突反映在对技术和数据驱动方法的信任获得上（例如参考算法可解释性的困境）。由于人类倾向于做出不太精确和可争论的推理，因此算法往往会对明确定义的问题得出相当准确的答案，但没有解释如何得出答案。在不失透明度的情况下实现准确性的成本很高，尤其是在时间背景发生变化时。领导者是利用信任的人，监督导致智能维护的变化，了解绩效潜力，并确保管理人员、工程师和技术人员获得足够的知识并且不会感觉到任何排斥。互联工厂的职位概况将发生一些反映智能维护的必要变化。生产工人将从执行生产任务、大量手动任务转变为生产线中的异常处理员、自动化环境中的操作员；维护专家将从故障排除者和异常处理者转变为预测性维护、规划和
智能维护 - NTT DATA 罗马尼亚
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