移动设备电池监控：它是什么以及为何你需要它# 示例输入和输出 **输入** 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在创建表现出人类智能的软件或机器。这可以包括从经验中学习、理解自然语言、解决问题以及识别模式。 **输出** 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发表现出人类智能的软件或机器。这包括从经验中学习、理解自然语言、解决问题以及识别模式。
插图：© IoT For All --> 如果你的业务依赖于移动设备，你很可能为电池故障支付了一大笔代价。这种情况比你想象的更频繁，代价也更高。以下是一些说明电池管理不善问题的统计数据： - 80% 的公司报告说在工作期间出现设备电池故障 - 41% 的工人将电池列为设备故障的主要原因之一 - 平均每次电池在工作期间发生故障都会造成 74 分钟的生产力损失 - 一家拥有 500 名远程员工的企业，其因生产力损失的总成本可能高达 100 万美元，这一切都归因于糟糕的电池管理。 当然，所有电池的使用寿命都有限。充电或更换电池应是你计算总体拥有成本的一部分。真正的经济损失在于电池在工作期间突然故障，导致你整个工作流程停摆。然而，这类故障其实是可预测且可避免的，这也是为什么这个统计数据令人惊讶：只有 21% 的公司报告称他们能够全面了解移动技术设备，包括维持设备运行的电池。 尽管目前已有经过验证的设备管理解决方案，并且这些方案已经广泛普及且具有很高的投资回报率（ROI），但许多公司仍未充分应用。 这就是如今企业移动解决方案中电池监控的情况。“只有 21% 的公司报告称他们能够全面了解移动技术设备，包括维持设备运行的电池。” ——SOTI 《移动设备电池监控简要介绍》 电池监控系统并不是什么新技术。电动叉车充电系统几十年来一直在使用。它们也被集成到大多数消费级电动车电池中。你可以一目了然地看到你的手机电池还有多少电量。一个移动设备电池监控系统提供了类似的功能，但洞察力要强大得多。 企业移动管理（EMM）解决方案提供了一整套工具和服务，使你能够在一个平台上远程管理设备。在我们之前的帖子中，我们解释了如何选择带有集成诊断智能系统的 EMM 软件。这些工具可以提供设备、应用、电池、信号强度和事件的全面性能可视化。 电池性能应是你 EMM 系统提供的诊断智能的一部分。理想情况下，电池监控工具应能完成两件事：跟踪关键电池指标，并利用这些数据更好地管理电池。寻找那些能跟踪以下内容的电池性能工具： - 电池电量水平，包括电池在任何时刻的容量保留情况，以及历史读数 - 电池充电周期，即电池自首次使用以来被完全放电和重新充电的次数 - 充电细节，例如电池充满后长时间未拔电、充电未达到 100% 容量，或充电到 100% 后立即拔电 - 电池温度，理想情况下可划分为过冷、过热和正常范围 - 电池寿命，了解电池在需要更换之前还能进行多少次充电循环 借助这些和其他数据点，某些 EMM 系统可以诊断具体问题，或帮助你预测未来工作期间可能发生的故障。例如，EMM 工具可以提供设备上消耗电池最多的应用程序列表。它们还可以提供数据，预测哪些电池可能在未来的班次中出现故障，或者哪些电池需要完全更换以避免设备停机。 电池洞察仪表板帮助你保持移动设备的正常运行，从而确保企业平稳运营。但好处不止于你的利润。更好的电池管理还可以帮助减少有害电子废弃物对生态系统的破坏。 电池管理如何帮助实现可持续发展目标 如果没有对电池的可视化管理，你只有一个选择：在电池耗尽并导致设备停机之前更换所有电池。这种做法在经济上并不高效。更糟糕的是，它还会产生大量电子垃圾。 监控电池可以让你诊断那些可修复的问题，而无需丢弃仍在工作的电池。它还可以提前发出警告，让你有时间为必须更换的电池安排更可持续的处理方式。 所有这些功能都有助于减少整个组织的电子垃圾输出和能源消耗，而且成本相对较低。财务因素也很重要，因为只有 44% 的全球 IT 决策者表示，他们将年度预算的 33% 用于更换电池。电池管理帮助你延长现有电池的使用寿命，并减少新电池的购买频率——这是节俭与可持续性的完美结合。 推文分享邮件 可持续性 | 设备管理 | 设备测试 | 移动性
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