从被动维修到主动维护
基于物联网大数据的预测性维护正在逐渐流行，据分析有1/4的制造商已经通过预测性维护软件来跟踪产品的性能。厂家对物联网的使用越来越感兴趣，经营预测维护市场规模估计将从2015年5.8亿美元增长到2020年的18.8亿美元。
制造商正在整理数据从资产在价值链获得见解和分析资产利用率、故障预测与提升资产寿命。例如，当资产功能的特定组件或部分最佳资产通过机器数据技术和远程监控应用向中央系统发送所需的信息。
建立一个以客户为导向的服务生态系统，需要厂商为其安装基础维护数据采集产品。在实时采集基础信息可以大大提高价值，它们产生新的客户以及提高售后业务和盈利能力。安装基础远程监控也创造了一个可能性提供远程服务。
最重要的是，它会产生一个新的收入来源，同时提高客户满意度，使制造商能够抵消在经济低迷时收入下降的现象。信息化解决了资产管理团队因检测不足而导致突然停机或故障的问题，通过物联网将实物资产、人和流程无缝连接起来。许多制造企业都采用物联网对生产进行监控，从而降低成本，提高安全性，制造更强大的产品和提高整体设备效率。
在物联网时代，工厂可以实现更大的可视化生产车间，提高生产效率，增强盈利能力。预测性维护可以优化正常运行时间和计划停机时间，客户的订单能及时满足。此外，作为预测性维修计划，需要包括使用一个中央数据库标识备件、资产状况和客户订单，跟踪成本和确保适当的财务管理。
选择合适的分析模型
物联网正在成为一个强大的变革力量，它是制造企业设备维护和增强客户体验不可或缺的技术。而物联网趋势将提高复合分析模型的使用，制造商也可以选择传统的分析模型来实现这些目标。
传统的分析模型区分可修复和不可修复的部分，预测设备失效的周期。这些模型利用历史失效时间数据确定零件未来的失败时间。在这种情况下，制造商从传感器获得数据详细信息，这些模型证明特别有用。与复合模型不同的是导致零件失效也是确定因素，此功能可超出传统的分析模型的一般特征。
对于制造商来说，接下来的问题是哪种模式更适合他们的特定需求。对此，需要考虑几个问题。首先，数据的可用性是一个重要的因素，当数据导致零件失效和信息部分失败事件是可用的，选择复合模型更适合。另一方面，当只要求数据检索，传统的模型往往是更合适的。
其他因素影响分析的选择是部分可修或不可修到故障预测及零件的生命周期阶段完全不同。用正确的模式，制造商可以把他们的预测性维修工作的升到新水平。随着越来越多的玩家意识到这一点，我们将在行业中看到更聪明、更高效的制造企业。