数据接入与校验｜预测性维护
数据接入与校验是预测性维护中的关键环节。模型与阈值
数据接入与校验环节首先要确认的是范围与标准。很多企业客户在这一步吃亏，不是因为不懂，而是因为太急。项目一旦启动，时间、人力、预算都会推着往前走，等到发现方向不对，调整的代价已经变大。
需要说明的是，这件事没有统一的答案。适合别人的做法未必适合自己，判断标准应该是：这套做法能不能在自己的业务条件下稳定运行。
具体怎么做，可以按这个顺序推进：首先，把当前的问题按影响程度排序，只解决排在前面的；其次，为每个问题定义一个可验证的结果；再次，约定复查时间，把调整变成例行动作。
这一步通常包含的工作
- 劣化指标选取：在数据接入与校验阶段完成，并在交付说明中写明结果。
- 模型与阈值：在数据接入与校验阶段完成，并在交付说明中写明结果。
- 预警与工单联动：在数据接入与校验阶段完成，并在交付说明中写明结果。
- 效果验证：在数据接入与校验阶段完成，并在交付说明中写明结果。
需要注意的地方
信息没有沉淀
过程中的判断依据和记录没有归档，人员变动后需要重新摸索一遍。
忽略使用者的习惯
方案由少数人拍板，实际使用者没有参与，上线后推行困难。
一次改太多
同时推进多个方向的调整，出问题时无法判断是哪一项导致的，最后只能全部回退。
与其他环节的衔接
这一步的产出物需要可以被检查和验收。这一点说起来容易，落实到具体动作时却需要有人拍板：谁负责、按什么标准算完成、什么时候复查，三件事定下来，事情才算真正开始。
需要说明的是，这件事没有统一的答案。适合别人的做法未必适合自己，判断标准应该是：这套做法能不能在自己的业务条件下稳定运行。