设备停机，这是一个所有工程师都会害怕的字眼，这种害怕是有道理的在过去，企业维护总是以固定的、预定的时间间隔进行。
但随着加工工业规模的不断扩大，停机损失正以惊人的速度日益攀升。尤其是机器越大或越复杂，维护对生产和运行成本的影响就越大。即使是系统中的一个小缺陷，如果不及早发现，也可能导致意外且代价高昂的停机时间。
预测性维护
让整体设备效率提高2%
根据德勤的一项数据，拙劣的维护策略可能会使工厂的总生产能力降低5%到20%。无预警的设备故障停工每年给工业制造企业带来大约500亿美元的损失。
那如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，是不是就能降低企业所遭受的经济损失，以及突发故障对整个工业生产带来严重的影响?
作为全球最大的汽车行业独立工程合作伙伴的EDAG集团，用他们为其客户所做的实践给出答案。
时间就是金钱，汽车行业更是如此，必须避免机器停机造成的生产中断这种代价高昂的后果。EDGA开始实施预测性维护实验项目。然而，由于预测性维护的难点是需要处理大量的数据，包括与系统本身状况有关数据，还有如温度和湿度这样的环境数据。这些数据必须使用智能算法进行存储、处理和分析。
因此，EDAG在数据中心和现场采用了基于戴尔科技的基础架构产品组合，包括戴尔易安信PowerEdge服务器、Precision 3930机架式工作站、OptiPlex XE3台式机、Latitude 5000和7000系列笔记本以及戴尔3000和5000系列嵌入式盒式电脑和边缘网关，来完成对大量数据的存储和处理工作。由此成就了从预测性维护中获得高质量见解的关键基础。
借助戴尔科技的技术能力，EDGA集团实现了客户希望从预测性维护中获得的所有好处：更好地规划维护和服务间隔、更少的服务人员部署、更少的计划外机器故障、优化的备件管理、更高的机器性能以及通过分析收集的数据更好地了解机器，减少停机时间将关键指标整体设备效率(OEE)提高了2%。
不要小瞧这2%的数字。像那些田径赛场的运动员，他们哪怕是想提升0.1秒成绩，背后都需要付出相当大的努力。EDAG集团对此表示：
“对于在汽车行业这样将流程调整到最高效率的背景下，这样的提升对工厂整体效率改善非常出色。我们最初假设这个数字会更低，所以客户真的很高兴。”
IIoT布局，激发企业生命力潜能
近年来，硬件、连接性、大数据分析和机器学习方面的创新融合在一起，为行业带来了巨大的机会。同时，疫情带来的经验教训和“新基建”的布局建设，将加速中国企业进入数字化创新工厂，促使中国企业在新的生态中加快布局新“赛道”，来应对不确定性逐渐升高的外部大环境。
这些新赛道中，工业物联网（IIoT）算是一个非常重要的赛道。还记得新冠疫情爆发，整个社会被按下“暂停键”，企业生存面临严重威胁的时候，有的企业在经过短暂停顿便重启生产，胜利回归，而有的企业却被时代淘汰。这些企业之所以行动迟缓，其工业物联网应用举步维艰是重要原因之一。尤其对于制造企业来说，这种情况更是如此。
IIoT是制造业打造未来和度过危机的关键。工业物联网在物联网平台和边缘侧计算，利用数据形成智能，将经验、理论、知识以微服务、软件工具的形式为平台用户赋能，降低用户的技术门槛，通过经验共享，避免项目落地过程中重复错误，通过平台上的协同工作机制，在平台上形成新的分工，提升人工效率。
如开篇谈到的预测性维护，就是体现工业物联网（IIoT）潜力的一个典型应用场景。快速变化的现代化商业环境已经让越来越多的企业寻求从“解释”到“预测”的转变。未来企业需要在事件发生之前进行预测并采取相关行动而不是事件发生之后来解释原因并做出响应。
高度不确定的外部环境与越来越多数据与智能终端的应用之间的叠加，让制造企业寻求未来发展，保持旺盛生命力之时，将越来越多的目光投放到了IIoT上。
善用生态伙伴-向“未来企业”
跃迁的重要助力
在布局IIoT的过程中，人工智能（AI）与物联网（IoT）是其中非常重要的技术基座。然而，相当数量的企业需要面临从算力、数据、边缘、存储、应用开发到基础设施运维管理甚至是专业人才等问题。
一家企业也很难说能自己把这些问题都给“包圆了”。众人拾柴火焰高。当今已经没有企业可以单打独斗来赢得胜利。在这个过程中，如果有人能够“扶一把”，借助他们的专业知识，也许能加快自身的进度，快速向“未来级”企业跃迁。
埃森哲在《智能运营，智赢未来》报告指出，“未来级”企业正在紧密聚焦最终回报，他们中超过四分之三(78%)预计将在三年内大规模推进利益相关方体验/生态系统伙伴关系战略。
这种生态合作关系的建立，一方面有助于实现技能优势互补，另一方面还可提供更为多样化的数据，能够共同促进企业持续发展。更为重要的是，这种联系还可激发创新。以共同愿景和互利互惠商业条款为基础的伙伴关系模式，有助于企业创造具有变革意义的价值和体验。
戴尔科技和他的“朋友圈”
铺就行业智能化升级“快车道”
对于打造生态，戴尔科技一方面以自身拥有的丰富产品以及能够提供端到端的解决方案为基础，加上在不同行业经验积累，同时，通过与科研机构、产业链上下游企业合作，推出了各种各样的智能化开发和使能平台，助推企业机构实现快速的转型。
聚焦到AI领域，戴尔科技不断深化人工智能生态体系建设，在AI计算资源池化、AI as-a-Service平台化、加速传统行业AI应用落地等领域持续投入。
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如面对以GPU为主要AI计算资源场景下，缺乏高效经济的加速器虚拟化解决方案的情况，戴尔科技联合趋动科技联合推出的猎户座动态加速云方案，实现虚拟化和容器云环境下GPU虚拟化及数据中心级池化，为企业客户提供数据中心级加速器资源池的软硬件一体解决方案，提高资源利用率;
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又如与AI计算加速芯片提供商鲲云科技合作，深入推动AI计算平台解决方案的研究及方案打造，共同加速AI新技术与架构在工业制造、互联网、安防、交通等领域的落地;
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通过强化与凌云计算等国内AI HPC平台及服务合作伙伴的结合，进一步强化AI算力平台化、快速部署以及按需调配的服务能力。
而在IoT领域，戴尔科技提供了强大的软硬件技术能力，除了服务器、存储、网络等产品外，还提供了嵌入式PC和网关等产品，并提供了标准化的服务。同时，支撑全景智联开发的的物联网IoT解决方案，用于武汉方舱医院人员的精准定位及管控。
还有，戴尔科技与贵州工投智造携手建设的“贵阳智能制造协同共享平台”，助力企业实现信息化以及自动化，提升企业管理水平和生产经营能力。
另外，对于众多企业来说，数据是关键的资产，也是重要的生产要素。面对着日渐繁杂且高度异构的企业环境，数据的快速增长以及工作负载，作为数据管理领域的核心系统——数据库，其容量瓶颈导致难以满足现代企业业务发展的需求。
戴尔科技与开源新型分布式数据库公司平凯星辰科技合作，持续创新，基于开放数字平台，实现业务和IT生态的开放整合，以灵活的弹性与韧性应对未来各种不确定挑战，帮助更多用户及行业实现数字化转型。
不仅如此，在专业人才培养方面，戴尔科技与中国研究院倾力打造的ADAS智能驾驶AI沉浸式教学平台;与中科院自动化所人工智能与先进计算联合实验室推出的人工智能系列网课;与飞灵智能合作的AI实训软件平台，都在为国内高校人工智能专业建设及人才培养提供更有力的资源。
戴尔科技结合国内广大的AI/IoT技术与应用合作伙伴，加速AI/IoT技术与架构在行业应用场景中的落地，降低企业采用新技术的门槛，缩短跃迁周期，进一步激发企业活力;通过与高校加强合作，推动产学研技术与市场接轨，进一步为AI/IoT技术转化为生产力培养专业人才，推动产业持续升级，来应对当下高度不确定性的外部整体环境。
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