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预测性维护。能够在发生中断之前预测生产线中断的可能性对于制造商来说是非常宝贵的。它允许管理员在最有利的时间安排停机时间并消除意外停机。计划外停机会严重影响利润率，也可能导致客户群流失。它还扰乱了供应链，造成了过剩的库存。通过第三方现场工程支持带来额外人力的需求也会花费很多钱。普华永道的一项研究“2020年数字工厂：塑造制造业的未来”预测，由于能够通过消除计划外停工来提高利润率，预计采用机器学习来实现预测性维护将使制造商增加38％。
袁钰指出，一项技术能否推广，要看产品体验、成本等关键因素。目前一些国内厂商的产品扎堆推出手部追踪产品，但同质化现象较为严重，真正突破核心技术瓶颈的不多，产品大多还面临手部追踪识别度精确度不高、成像延迟较为严重(1秒以上)、手部追踪设备佩戴体验不好(体积重量较大)等许多技术痛点，真正能突破核心技术瓶颈的不多。而国外厂商虽然在手部追踪技术上较为领先，但造价太高，应用市场恐难以接受。可以说，手部追踪技术距离真正的产业化，还有3—5年的路要走。