对于每一位工厂经理来说，每一次计划外停机都会导致无法保证性能和产量，交货也将面临巨大的风险。在实际生产过程中，故障的发生远比我们想象的更难控制。近年来，制造企业开始采用预测性维护技术，以有计划地避免停机。然而，作为工业物联网的内容，大多数人对其了解不多。我们如何将设备产生的数据转化为可预测的维护策略？如何正确实施预测维修？

面对用户的质疑，维特姆尤勒编写了《数字转型之路——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》，这也标志着维特姆尤勒实现数字化战略的又一步。自发布的第一天起，这两份白皮书就获得了用户的一致好评，这不仅吸引了大量用户的下载和学习，也将它们视为理解和实施预测性维护的重要途径。

自1994年进入中国市场以来，维特姆尤勒已经深入中国25年了。此次以中文发布的白皮书也旨在帮助中国企业深入理解预测性维护并获得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，预测维护解决方案正成为许多设备维护人员和工厂经理热切期待的解决方案之一。他们期望设备故障的预测性维护解决方案能够在正确的时间提供正确的数据，并将其传达给相应的工作人员，从而做出正确的决策。

借助集成工业大数据等前沿技术的数字服务，维特姆尤勒为众多中国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。Veidemyuller可以在项目的所有阶段为您提供全面的支持，包括数据检查、评估和分析、模块开发和应用程序集成部署。Veidemyuller提供的工业分析解决方案基于人工智能技术，面向应用，帮助用户检测和分类异常，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制定维护策略。此外，维特姆尤勒将通过整合传感器数据、工作条件数据和过程数据，帮助用户对产品质量做出可靠的预测。您可以选择与维特姆尤勒有经验的数据科学家合作，共同设计解决方案，或者使用自动机器学习工具独立开发并从中受益。

预测性维护和工业大数据不仅是工业4.0的关键组成部分，也是智能创新和变革的关键因素。作为行业4.0的坚定支持者和推动者，维特姆尤勒将通过一系列创新的产品、技术和解决方案，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。利用数据推动产业升级，帮助制造企业实现新的增长，为IOT世界创造更多价值。

数字时代已经到来，维特姆尤勒凭借丰富的行业经验和专业的解决方案引领着工业领域尖端技术的发展趋势。