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预测资产故障和维护需求： 人工智能算法可以分析大量数据集，以识别可能预示即将发生故障或需要维护的模式。例如，人工智能可能识别出特定温度波动与随后的机器故障之间的相关性。 利用机器学习改进监控过程： ML 模型会随着时间的推移从数据中学习。随着收集到的资产绩效数据越来越多，模型在预测、异常检能力会越来越强，从而提高资产监控的效率和准确性。

区块链 区块链作为加密货币背后的技术而闻名，其去中心化和 bc 数据台湾 不可变的特性对于确保资产监控中的数据完整性具有深远的影响。 区块链服务可以充当防篡改账本，确保资产数据一旦被记录下来，就无法被更改而不留痕迹。这保证了数据的完整性和透明度。 区块链资产管理用例： 供应链监控：区块链可以追踪资产从制造商到最终用户的旅程，确保真实性并防止假冒。

安全数据共享：公司可以与利益相关者或第三方服务提供商共享资产数据，而不必担心数据被篡改或未经授权的更改。 增强现实 (AR) 增强现实将数字数据和图像叠加到现实世界中，提供丰富的交互式体验。 AR 可以直观地显示复杂的资产数据。例如，佩戴 AR 眼镜的维护技术人员可以看到叠加在实际机器上的机器温度或性能数据，从而帮助更快地进行诊断。