數位轉型持續在石油與天然氣、礦業、農業、運輸業和公用事業等許多產業中加速。
這個新時代的優勢逐漸變得越來越清晰：改善營運效率及降低成本。
然而，新興技術在提供全新機會的同時，也增加了競爭的籌碼。意外停機時間變得越
來越不可接受，且對營運和客戶關係所造成的損害也比之前來得更加嚴重。Aberdeen
Group 的研究計算了所有業務停機時間的平均成本為每小時 260,000 USD。
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而另外
一份針對停機時間的報告則指出 70% 的公司都缺乏完全感知，未考慮到設備資產需要
維護或升級的時間。
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為了維持競爭力，工業公司必須維持動能，透過將意外停機時間降至最低及最佳化成本
的方式，持續加速數位轉型。預測性維護正逐漸被認可為達成這些結果的手段，但有這
麼多可用的選項，針對您的業務設計正確的預測性維護策略可能會相當具有挑戰性。
這本電子書會探索採用機器學習的全新解決方案，使啟用預測性維護變得簡單且符合成
本效益的方式，且無需任何資料科學技能。請繼續閱讀，探索如何在故障發生前進行
預防，減少意外停機時間以使您的業務順暢運作。
使用正確的預測性維護解決
方案維持動能
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https://www.aberdeen.com/techpro-essentials/stat-of-the-week-the-rising-cost-of-downtime/
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https://lp.servicemax.com/Vanson-Bourne-Whitepaper-Unplanned-Downtime-LP.html
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