可见性 - 目前无法查看每台机器或工厂消耗的电量；需要考虑每批次使用的能源。浪费 - 10% 的产品不符合质量标准，无法识别故障点（初始纺纱、编织、最终加工等）。不准确 - 获取和编译 OEE 测量结果是一个手动过程，缺乏对生产过程所有部分的可见性并且容易出错。缺乏互操作性 - 过时的机器仍然有很长的有效寿命，但需要连接到更新的数字资产

客户希望从收集的电梯数据中产生更高的价值。传感器和数据包括：激光-电梯轿厢的位置亮度 - 车内的光线水平超声波 - 打开竖井门振动 - 汽车的加速度；汽车的振动麦克风 - 汽车的异常声音大气压 - 气压湿度 - 轴湿度温度 - 轴温

机器正常运行时间是旋转电机最重要的性能因素之一。在一个小时的停机时间可能相当于数千美元的损失的时候，确保可预测性成为所有工业企业的重中之重。制造商在极其不稳定的环境中运营，因此避免计划外停机对于实现预期的业务成果至关重要。预测性维护不再是一件好事，而是在不利条件下生存和发展的必要条件。从基础开始。让机器性能更好首先意味着了解机器的工作原理，提取相关数据，并获得对正在进行的流程的有意义的洞察。机器的力量在于充分发挥其潜力。