如果我们每个人都认同这样一个信念，即我们明天总能以更好的方式做事，并将这些信念转化为切实的行动，云服务器买，我们就走上了可持续发展的道路。这样的员工努力与组织的战略相一致，可以支持企业努力重塑和重新构想其模式。

在这个数字化业务转型的时代，我们目前正在做的下一步是什么？作为一个持续的思考过程，这是一项业务的必要条件。重要的是，每一位管理层都精通数字技术，并有清晰的计划来重新构想自己的商业模式。当组织在现有业务流程中更多地采用第四次工业革命（Industrie 4.0）时，物理世界、人和互联网之间的界限将变得越来越模糊。

我们在设备资产管理领域的下一步工作是什么？让我们偷看一下。设备资产运营和维护通常面临以下业务挑战：

由于退休/辞职，现有熟练劳动力流失。招聘、培训和保留新技能作为替代。现有人力在快速转型时代获得新技能由于快速的技术创新和较短的产品生命周期而导致的资产过时。

应用数字创新来释放企业资产管理（EAM）业务机会是非常有可能的，有一种新的方法，称为，由智能企业驱动的EAM流程的下一步实践。

智能技术，如SAP Leonardo–连接资产、IOT–预测性维护、机器学习/AI，相对于传统的被动和预防性维护方法，多多淘客，将支持主动式维护规划。设备即服务（EAAS）产品将有效地抵消过时和熟练资源限制的挑战。

下一代用户体验-基于语音、视觉和信息的用户体验，以复制人们在现实生活中的互动方式。通过使维护团队能够用自然语言与IT系统进行沟通，文档质量也将显著提高。所有这些都将增强ML/AI可用的数据点，以便更好地预测和建议传统上不为人类所认可的替代方案。

价值主张和技术可以为设备资产密集型行业提供的内容如下：

当今数字技术和商业的能力申请：

下一步怎么办？？

通过易于可视化的原型，在利益相关者（如售前人员、客户、决策者）之间最好地表达想法/机会。它们应该与行业无关，大数据有什么用，并且易于定制到特定的客户行业。

根据上述想法，建议在演示环境中设置两个原型。

1…维护订单规划，业务合作伙伴（即OEM）之间进行可视化和协作，设备运营商和服务提供商使用AIN、Chatbot等，系统的智能性可以通过其提出的维修方案来展示，例如，基于历史交易的内部或与外部服务提供商，使用ML的模式识别算法识别破损零件

2.ML的自然语言翻译能力可用于

具有交互式语音通信和/或基于文本的交互的工作确认文档

具有交互式语音通信和/或基于文本的维护请求创建互动。

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