随着智能制造的概念不断进入各行各业，智能设备、大数据、预测性维护等词汇正在激励着许多自动化制造商。基于预测性维护来保证设备正常运行时间，未来会为新系统带来附加价值。同时，越来越多的公司意识到，基于数据的服务扩展将会为他们带来真正的业务优势，并且这种前瞻性的商业模式将会有利于长期保持客户忠诚度。

    那么，该如何记录数据？如何从数据中获取附加值？如何实现预测性维护？

    为帮助企业更好地预测未来、提高决策能力，魏德米勒于2019年8月底重磅发布《数字化转型之路——基于数据分析的预测性维护白皮书》和《工业设备大数据分析技术白皮书》两款白皮书。

    现有的设备数据能为设备制造商和制造型企业创造极高的商业价值，而价值创造的关键就在于如何分析和使用数据，魏德米勒的工业数据分析解决方案为读者提供了这样的范例。通过预测性维护，在故障发生前预测性地识别，分析和解决可能产生的服务问题，将有效减少或消除停机时间，最终提高设备的使用效率，降低成本。预测性维护软件包是魏德米勒工业数据分析解决方案的一部分。按不同的需求和基础设施，预测的故障信息可以直接显示在目标设备上、设备制造商的服务中心或者操作控制室内。故障的警示信息，会随着故障原因及分类信息变化。由于通知及时，设备修理和维护的过程更有的放矢。

来源：魏德米勒电联接（上海）有限公司