跟踪设施数据是一个复杂的端到端流程，需要时间和组织才能完成。仅仅收集信息并不意味着你会得到最好的结果。关键是要最大限度地利用您在收集数据上的时间和精力，这就是为什么实现业务智能（BI）如此重要。BI是一种研究数据和呈现有用信息的过程，这些信息在回答问题和做出决策时非常有用。。管理人员和设施维护团队可以从BI中受益，因为可靠的数据会导致决策，大数据行业报告，从而产生可测量的ROI和持续的资本投资节约。我们想分享一些在优化数据的公司中出现的商业智能实践：1整合物联网：物联网（IoT）是新兴技术增强BI能力的一个常见例子。通过使用能够通信、分析和共享数据的传感器，理财返利平台，公司可以收集有关其产品、资产和位置的实时和详细信息。物联网设备提供的信息可能导致：通过在暖通空调装置上安装传感器来观察和控制二氧化碳、湿度、温度、压力、占用率和网络通过在过道和卫生间放置光传感器实现可持续能源利用传感器提供的可操作数据、预测和前瞻能力更好的空间利用率，显示，库存规划和促销从监测步行交通。另一个有趣的例子是丰田。丰田使用物联网来消除生产过程中的问题。这家汽车公司用传感器跟踪设备的性能，以帮助他们安排未来的维护。丰田还积压传感器的数据以备将来使用。当出现现场问题时，他们会参考他们的数据目录，并试图将问题与机器工作不正常联系起来。设施维护公司可以使用相同的框架使用传感器来创建自己的数据日志。然而，移动物联网，了解哪些数据是跟踪积压工作最重要的可能很困难，这就是为什么数据挖掘很重要。2更深层次的数据挖掘：使用BI的公司如果了解的不仅仅是设备中发生的事情，就可以增加组织的价值。数据挖掘是分析大数据并在数据中发现新趋势的过程。发现这些趋势可以帮助BI用户了解为什么会发生某些事件，国内大数据公司排名，并预测在未来。在零售业，像科尔这样的公司已经使用数据挖掘来预测消费者的行为。因为Kohl's发现，顾客在临近购买时间时更有可能利用优惠，因此零售店的购物者会收到带有个性化优惠的电子邮件，这些邮件的特色是他们过去搜索过的产品。在设备维护行业中，数据可以帮助公司在所有阶段实现减少、最小化和优化资产生命周期的目标。公司可用于改善设施维护的模式可能包括以下关系：三。预测分析：通过物联网收集数据，找到可行的趋势，在资产投资规划、网络设计、采购、安装和处置/更换方面做出最佳决策，设施可以使用数据来预测未来的结果。预测分析是将历史数据与当前数据进行比较以进行未来规划的过程。此过程有助于实施以下技术：利用过去的设备故障预测未来的设备故障根据预测的故障创建维护规则（例如，如果一项资产在未来3个月内有75%的可能发生故障，淘客论坛，我们将更换它）设置特定的KPI（关键点指标）以监控资产不同行业的公司也使用了预测分析。波士顿医疗中心实施了一个预测分析解决方案，允许医疗机构根据需求模式预测高峰时期需要多少员工和房间。为了将预测分析的扩展能力放在透视图上，同样的解决方案可以帮助零售商和餐馆避免其设施的人员过多或不足。这些BI策略对贵公司有何益处？虽然设施维护行业采用BI的记录影响很小，但仍有很大的潜力。通过在FM计划中实施BI计划，像您这样的公司可以体验到改进的资产利用率、生命周期管理和成本节约。如果您对有关数据使用的最佳实践的其他信息感兴趣，请阅读我们的博客，重点介绍设施维护数据的组织。