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设备维护是制造业中最大的开支之一,在计划外停工期内,工厂和车间的成本约为500亿美元,其中42%是由于资产故障造成的。
因此,预测性维护已经成为一个重要的选择,可以帮助节省大量的资金。神经网络和机器学习等复杂的人工智能算法正在产生关于资产和机器状况的可靠预测。设备的剩余使用寿命(RUL)显著延长。如果某样东西需要修理或更换,专家会提前知道,甚至知道该采用哪种程序。
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