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通过边缘基础架构解锁1亿美元+预测维护值
工业公司正坐在一个预测的维护金矿上，价值数亿美元的潜在节省，但大多数努力努力扩展超越成功的飞行员。这种模式令人沮丧：一个团队对关键资产实施预测维护，以令人印象深刻的投射ROI指标证明了价值，然后在试图跨越[…]邮政上扩展1亿美元以外的预测维护价值时，通过Edge Infrstructure在UNITE.AI上出现了1亿美元的预测维护价值。
来源:Unite.AI工业公司正坐在一个预测的维护金矿上，价值数亿美元的潜在节省，但大多数努力努力扩展超越成功的飞行员。这种模式令人震惊：团队对关键资产进行预测维护，证明了令人印象深刻的投资回报率指标的价值，然后在试图跨多个生产线，工厂或地区进行扩展时，撞到了一堵无法克服的墙。是什么将取得企业范围的成功与处于永久飞行员模式的公司取得成功的是什么？答案不在于更好的算法或更多传感器，而是在连接它们的基础架构中。
数亿美元的潜在储蓄缩放屏障
虽然该行业专注于复杂的AI算法和传感器技术，但预测维护的真正挑战绝对更实用：扩展。典型的旅程始于单个高价值资产（一种压缩机，涡轮机或关键生产设备），其计划外的成本很大。公司将该设备配备了传感器，开发分析模型并将其连接到可视化平台，通常会看到计划外停机时间降低30％。然而，当试图在多个资产或设施中复制这一成功时，它们遇到了不同的硬件，不一致的连接性和集成的噩梦，这些网络使扩张变得停滞不前。
计划外停机时间减少30％结果？在传统维护实践中，卓越的预测维护岛岛，企业范围内承诺的转型永远无法触及。
数据困境
每小时$ 260,000成功的实现认识到，边缘计算不仅仅是带宽节省，还涉及创建实时智能层，该智能层使预测性维护在最重要的时候和何时何处可操作。