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预测性维护：这就是 AI 如何改变工业 4.0
问题总是会发生。这是生产的本质。但你如何准备可以决定问题的规模。如果你能在问题变成绊脚石之前发现它们，那么你可能会完全消除中断的风险。这正是预测性维护的目的：利用数据，以便 […]文章预测性维护：这就是人工智能如何改变工业 4.0，由 DLabs.AI 提供。
来源:DLabs.AI问题总是会发生。这是生产的本质。但您的准备方式可以决定问题的规模。如果您能够在问题变成绊脚石之前发现它们，那么您可能就会完全消除中断的风险。
问题总是会发生。这是生产的本质。 但您的准备方式可以决定问题的规模。如果您能够在问题变成绊脚石之前发现它们，那么您可能就会完全消除中断的风险。这正是预测性维护的目的：利用数据，以便您可以确定何时何地可能发生问题 - 这意味着您可以采取必要的纠正措施。
这正是预测性维护的目的： 利用数据，以便您可以确定何时何地可能发生问题 - 这意味着您可以采取必要的纠正措施。预测性维护有两个主要用例：
预测性维护有两个主要用例：- 最大限度地降低故障风险：即发现某些东西无法正常工作并在发生故障之前实施修复；查找数据中的现有关系：即检查可用数据，查看异常所在位置并预测要更改的参数。
如果这些是用例，哪些行业可以从使用预测性维护中受益？ 这是我们在本文中将探讨的问题 - 但在此之前，让我们总结一下关键要点。