对每一位工厂管理者来说，每一次计划外停机都会导致性能和产出无法得到保证，交货也会面临很大的风险。在现实的生产过程，故障的发生远比我们想象的更加难以控制。近年来，制造企业纷纷开始采用预测性维护技术，以期有计划地避免停机事件。但是作为工业物联网常探讨的内容，大部分人对次却不甚了解，如何才能将设备产生的数据转变为可预测性维护策略?如何正确实施预测性维护?

面对用户的疑问，魏德米勒结合自身在工业行业多年深耕的知识和经验，编写了《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》，这也标志着魏德米勒在实现其数字化战略的道路上又迈进了一步。从发布的第一天开始，两款白皮书便得到了用户的一致好评，不仅吸引了大量用户下载学习，很多用户更是将两款白皮书当成了解和实施预测性维护的一个重要途径。

自1994年进入中国市场至今，魏德米勒已深耕中国25载，此次选择发布中文版白皮书也旨在帮助中国企业深入了解预测性维护并获得具有针对性的实施建议，最终帮助企业找到数字化转型升级的最佳切入点和行动方向。

如今，预测性维护解决方案正成为众多设备维护人员以及工厂管理人员迫切期待的解决方案之一。他们期待设备故障预测性维护解决方案能够在正确的时间，提供正确的数据，并传达给相对应的工作人员，进而做出正确的决策判断。

借助于融合工业大数据等前沿技术的数字化服务，魏德米勒已为中国众多企业提供了智能、可行的预测性维护解决方案，积累了丰富的实践经验。魏德米勒能够在项目各阶段给您提供全面支持，涵盖数据检查、评估和分析以及模块开发和应用集成部署。魏德米勒提供的工业分析解决方案基于人工智能技术，以应用为导向，帮助用户检测并分类异常，从而有效减少停机时间。通过预测性维护，用户可以根据实际需要有针对性地制定维护策略。此外，魏德米勒还将帮助用户通过整合传感器数据、工况数据和过程数据等，对产品质量做出可靠的预测。您可以选择与魏德米勒经验丰富的数据科学家合作并共同设计解决方案，也选择使用自动化机器学习工具独立开发并从中获益。

预测性维护与工业大数据不仅是工业4.0的关键组成部分，更是智能创新和变革的关键因素。作为工业4.0的坚实拥护者和推动者，魏德米勒将借助一系列创新的产品、技术和解决方案，为业内用户提供更全面的预测性维护解决方案以满足不同的市场需求。用数据驱动工业升级，从而帮助制造企业在物联世界中实现新的增长，创造更多价值。

数字化时代已然到来，魏德米勒正凭借丰富的行业经验及专业的解决方案，引领工业领域前沿技术发展趋势。

（转载）

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。