如何摆脱信息化桎梏，解锁AI人工智能驱动的资产管理
现代能源设施的自动化与互联程度已达到前所未有的水平。从亚洲繁华都市的屋顶太阳能、区域供冷系统，到大型垃圾焚烧发电厂与电网级可再生能源项目，这些设施都面临着各自的挑战：太阳能与风能发电不稳定、湿热气候下的设备加速老化，以及城市电网连锁风险的叠加。
了解更多智能维护特性与ISO 55000对比速查指南
本文基于ISO 55000资产管理体系，对比分析智能维护技术在移动应用、物联网集成、AI分析、ESG支持等方面的应用现状与挑战，强调应避免技术堆砌，注重历史数据与业务战略结合，推动预测性维护与可持续发展，助力企业实现长期资产管理优化。
了解更多浅谈物联网在预测性维护中的应用及其实际落地背后的复杂性
多年来，物联网、数字孪生和工业4.0一直是维护领域的热门话题。供应商们近乎神奇的承诺并不少见，“预测性维护”常被认为是技术发展下一个唾手可得的成果，而宣称这一言论的人其实往往忽视了维护的基础知识。
了解更多喜科早期故事分享
北京冬奥会期间，喜科总经理浦乐诺先生在其社交媒体上分享了一些喜科新成员和新客户未曾听说过的老故事，在微信和领英平台获得了很多点赞与好评。新闻通讯团队将其中部分帖子汇编修改，在本月与各位读者分享。
了解更多砥砺前行
根据集团35年的运营历史和喜科在中国16年的运营经验来看，在经济危机等困难时期，多数企业更愿关注于如何改进现有资产，因此与维护相关的业务需求量会有所增长。虽然在现阶段下结论还为时尚早，但我们在近期看到了许多积极的信号，如市场部门在这期间接到了更多的业务咨询，项目遍及国内及东南亚、非洲等海外市场。
了解更多“预测性维护”：信息过量引发的“卡珊德拉效应”
本文为喜科针对近期行业热点话题“预测性维护”推出的第二篇系列文章，本系列将通过借鉴喜科在过去20年来基于中国和亚洲地区智慧运维项目的实践经验，对这一话题进行深入分析思考。在首篇文章：“无法落地的“预测性维护”到底缺了什么？”中我们提到：“正确的数据”远比一味地追求“大数据”更重要。
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