释放智能机器的潜能

每位车主都怕遇到一些意外状况：在乡村道路上抛锚，在晚上下班路上爆胎，电池在隆冬季节耗尽电量。

但此类事件通常不是因为我们的汽车内部发生了突发变化。相反地，它们是由于长时期积累的一般磨损所导致，如温度、道路状况以及零部件劣化等因素都会发挥作用。问题是，我们无法观测到这些磨损，以致于在发生抛锚前都对其全然不知。

而如今，随着智能型联网汽车的不断涌现，抛锚和其他棘手问题一去不复返。

例如，智能汽车预测服务可以监控关键零部件，一旦发现问题，随即主动提醒驾驶员送修。有些智能汽车甚至可以接收旨在改善汽车性能或解决已知问题的固件更新，这些操作都无需车主将车辆送往经销商处。

类似现象发生在工业行业，取而代之的是智能机器。

将性能推向新的高度

智能机器充分利用了互联技术，包括物联网 (IoT) 设备、云计算以及信息和分析工具。

使用这些技术，智能机器可以收集机器内部长期驻留的数据，并将其情景化为可操作信息。由于智能机器提供无缝连接能力，它们可以在组织内部的所有层级共享此类信息，甚至对外共享给机器制造商，从而实现新形式的协作。

所有这些使得智能机器成为一些机器制造商毋庸置疑的理念。面对如此巨大的潜能，机器制造商只是不知道从何处着手或该做什么。为此，了解最终用户现今如何受益于智能机器或许能有所帮助。

例如，一些机器制造商使用嵌入式传感器从不同方面跟踪机器性能。这有助于在问题发展成停机事件之前将其识别出来。而其他机器制造商使用移动设备将车间员工与外部专家联网，以加快故障处理速度。也有机器制造商使用远程访问来监控和改善分布在多地的机器的性能。

此外，机器制造商了解自身如何通过开发和销售智能机器获益也很重要。

OEM 面临的机遇

最终用户并非疏于了解机器状况的唯一群体。事实上，大部分机器制造商在机器交付或调试之后就不再对其性能状况进行洞察。

一旦需要了解其解决方案如何能满足客户要求时，这会让机器制造商毫无头绪。结果就是大部分支持采取消极应变的形式，而非主动出击和事先规划，令机器制造商难以管理其服务团队以及精确了解哪类服务能更好地解决客户需求。

现在，机器制造商可以利用数据收集和报告功能跟踪现场部署的每台智能机器。他们可以使用这些数据来分析机器性能和影响机器性能的因素，并改善现有或未来的机器设计。

此外，收集数据和与最终用户联网的能力为机器制造商创造了全新的服务机会。例如，他们可以使用远程监控来持续监控客户的机器，以便提高支持和故障处理水平，甚至减少停机事件。这不仅能创造新的收益来源，还能让机器制造商拓展与客户的关系，使他们成为生产合作伙伴。

让智能机器变得更智能

展望未来，随着全新且更强大功能的推出，智能机器的价值对机器制造商和最终用户而言都将不断提高。这可能包括为实施预测性和规范性功能提供更先进的分析工具。甚至可能包括机器学习能力，即机器可长期跟踪自身的运行性能，无需人工干预即可做出调整。

但必须牢记的是，从传统机器过渡到智能机器是一个艰辛的历程。有时，整个历程中最重要的阶段就是第一步。