2026 年，制造业正在面临诸多挑战。全球竞争加剧了商品化趋势，利润空间不断缩小。地缘政治不稳定、极端天气事件频发以及基础设施老化，使得供应链更加不稳定，更容易受到干扰。全球对可持续发展的关注迫使每家制造商都必须实施环境、社会和治理 (ESG) 战略，否则将面临失去投资者、客户流失以及监管处罚的风险。
在应对所有这些挑战的同时，制造商还必须继续推进工业 4.0 和 5.0 计划——向互联、智能且日益以人为本的工业运营转型。软件定义工厂是数字化转型的核心，但对于许多仍在努力实现实体资产数字化并处理海量物联网 (IoT) 数据的制造商而言，这一目标往往显得遥不可及。
预测性维护有望解决制造商面临的诸多挑战。被动式维护——即在机器发生故障后才进行维修——会增加生产成本和工期，导致缺货和发货延迟，并通过缩短设备寿命来增加资本支出。
这篇博文详细介绍了 ServiceNow 和 Cloudera 如何为我们的客户实现预测性维护，以及从被动维护转向预测性维护如何确保运营连续性、降低成本并最大化每项工业资产的价值。
从被动式维护转向预测性维护的障碍
尽管预测性维护对制造商而言具有诸多潜在优势，但一些架构和运营方面的障碍常常阻碍其发展。为了从试点项目过渡到企业级解决方案，制造商必须应对以下挑战：
物联网数据的海量规模：一台机器每天可产生多达一百万个数据点。任何一个数据点都可能预示着潜在的故障。收集和处理所有这些数据本身就是一个巨大的挑战。
数据迁移成本：传统架构需要将海量数据集从工厂车间复制到云端进行分析和模型训练，这会带来显著的成本、存储开销和运营风险。
延迟和容错性：虽然大多数制造商都希望实现预测性维护，但连接性和延迟问题常常阻碍他们超越远程监控的范畴。工厂通常建在网络连接较差的地区，从识别潜在故障到采取措施预防故障之间的时间差往往过大。
机器学习与人工智能：大多数基于机器学习的解决方案能够成功识别风险或检测异常，但止步于洞察阶段。触发维修仍然需要人工操作和交接，这会减慢响应速度并降低预测性维护投资的回报率。
为了克服这些障碍，制造商需要一种能够将人工智能应用于数据的解决方案，即使在网络连接较差或没有网络连接的地区也能实现，并且能够近乎实时地收集、处理和分析海量的物联网数据。
利用 Cloudera 和 ServiceNow 实现预测性维护
为了解决这些架构和运维方面的挑战，Cloudera 和 ServiceNow 强强联合，打造了一个统一的闭环治理生态系统。该系统利用 Cloudera 的混合数据湖和统一数据架构，以及 ServiceNow 的智能编排层，使制造商能够访问所有数据以进行人工智能分析。
其工作方式如下：
Cloudera 可大规模管理数据。Cloudera 的开放式数据湖架构支持实时摄取、处理和分析来自设备传感器的海量数据，以及销售数据、维护计划和诊断等历史数据。所有这些数据对于构建和训练能够准确识别潜在问题的模型至关重要。
将人工智能应用于数据。Cloudera 在边缘分析传感器数据，以近乎实时的方式检测异常，从而实现容错和低延迟告警。
ServiceNow 实现闭环。ServiceNow 的 AI 智能体会接收警报并采取行动，例如安排维护、订购零件、重新安排生产路线，以及通知物流和供应链团队任何潜在的中断。
可追溯性和可审计性。Cloudera 的统一数据架构提供端到端的治理、安全性和血缘关系，因此 ServiceNow AI 智能体做出的每个自动化决策都可以追溯到底层数据，从而实现对整个数据和 AI 生命周期的可审计性。
通过利用统一的组织数据视图，在整个数据和 AI 生命周期中实现安全性和治理，并利用能够采取行动的 AI 智能体形成闭环，制造商最终可以从被动维护转向预测性维护。
预测性维护的价值
从被动维护过渡到预测性维护代表着向韧性的重大转变，而韧性是工业 5.0 转型的重要支柱之一。通过将 Cloudera 在企业级规模上提供可信数据基础的能力与 ServiceNow 的工作流自动化相结合，制造商可以获得多项业务优势：
消除计划外停机时间。预测故障可最大限度地减少中断并确保运营连续性。
降低运营成本。将数据保留在源头可消除昂贵的数据移动和转换成本，并降低基础设施开销。优化维护计划可降低人工成本。
降低资本支出。主动解决问题可防止机器运行至故障点时发生的连锁故障，从而延长使用寿命并最大限度地提高工业资产的价值。
准备好从被动维护转向预测性维护了吗？
尽管制造商面临着推进工业 4.0 和 5.0 转型的巨大压力，但企业级人工智能的运营能力一直是成功的一大障碍。通过打破数据和智能体工作流之间的壁垒，Cloudera 和 ServiceNow 提供了利用海量物联网数据、识别潜在故障并实时采取行动所需的功能，使制造商能够转变维护工作流，提高工厂运营的生产力和盈利能力。
要了解更多关于此次合作的信息，请阅读 Omdia 白皮书：《工作流数据架构：借助 Cloudera 和 ServiceNow 为私有 AI 智能体和实时智能提供支持》。
