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维护先人一步，数据定义“魏”来
未来的智能工厂会变成什么模样？能否不再有任何意外故障的发生？能否可以从容地完成交付工作？能否延长设备的使用寿命？想要实现这一切，都离不开预测性维护。
2019年，正值魏德米勒深耕中国市场25周年，在这一具有纪念意义的时刻，魏德米勒发布了《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》，全面解析预测性维护。
两款白皮书自发布以来，收到了来自市场的热烈反馈，备受用户和媒体关注。
两款白皮书梳理了实施预测性维护的过程，重点对预测性维护的架构、流程以及优势进行了阐释，今天我们就和大家分享一下白皮书里的精彩内容。
在本文中，魏德米勒概述了工业分析功能的工作流程和拓扑结构，并描述了典型分析项目的五个阶段，讨论了如何通过离线和在线方法实现预测性维护，并展示了将数据科学与应用领域专业技术知识相结合的主要优势。
魏德米勒可以与您合作，共同实现工业分析解决方案，涵盖从概念到可扩展的智能服务，以及开发创新数据驱动业务模型的各个步骤。
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我们提供定制的分析解决方案，极大程度满足客户需求。
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我们的解决方案不受平台限制，无论您采用哪种云平台，都可实现内部部署，云部署或混合部署。
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我们的分析解决方案不受供应商限制，无论您采用怎样的自动化系统或控制系统，均可使用。
人工智能（AI）和数据分析方法为解决问题和产品开发开辟了一条新途径，同时也构成了以服务为导向的商业模式基础。
本文详细解释了通过工业数据分析实现预测性维护的各个步骤，及其经济价值。
对传感器数据、周围条件和过程数据的持续监测，可进一步提高生产质量。为此，魏德米勒基于历史数据开发出更详细的数据模型。
在软件的帮助下，于制造过程中就可以发现质量问题。魏德米勒能够在项目的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。
面对激烈的市场竞争，企业只有找到一种合适的方法，将大数据转变为高效的企业决策，将技术与运营完美结合，才能在瞬息万变的市场环境当中所向披靡。
25年技术积淀，25年创新驱动，紧紧跟随用户脚步的魏德米勒，正不断为用户提供强有力的预测性维护技术支持。
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