Russia Data Set

预测分析需要数据，而且需要大量的数据。“预测性维护领域 10% 是算法，90% 是数据，”Montazeri 说道。“目前，这种详细数据在内部物流中并不常见。”他指出，要实现这一点，。现在正在这样做，主要是在新安装的设备上。但我们还需要一段时间才能收集到足够的数据，并掌握足够的历史记录，从而做出有意义的预测。在此期间，Dematic 正在进行实时状态监测。

Montazeri 将其描述为“实现预测性维护的垫脚石”。他补充道：“如果你有实时数据，你可以比较设备发出的信号，看看它们是否超出正常特征，从而提醒你注意潜在问题。我们现在可以根据实时和有限的数据向客户提供这些信息。”

从那里，我们谈到了 Montazeri 所说的一种新兴架构，它“结合了云计算和本地 土耳其电子邮件列表 软件的世界”。这不是非此即彼的情况（您的软件要么在本地，要么在云中），而是一种结合了边缘计算（或 Montazeri 所说的智能边缘，将计算能力放在工作正在进行的本地，没有延迟的空间）和云计算的混合方法，在云计算中，您可以利用数据湖的存储和计算能力来处理大量数字。

Montazeri 表示：“当你将计算转移到云端时，考虑到信号传输所需的时间，设备操作所需的时间会增加延迟。然而，我们正处于这样一个阶段，你可以在现场以低成本进行大量计算，这就是智能边缘，并将其与云端的存储和计算能力相结合。它还可以为创建软件生态系统打开大门。”

Montazeri 认为，这一组合可能成为内部物流软件的变革性一步。这无疑是一种看待仓库和配送中心内部软件系统的不同方式，并可能为下一代解决方案指明方向。