结果，您减少了生产力损失和劳动力浪费，并为自己和他人节省了宝贵的时间。以优化为导向的成本节约潜力有望将维护预算转给研究、营销和创新。总之，潜在的经济影响是巨大的。事实上，麦肯锡估计，预测性维护可以将维护成本降低10%至40%。

预测性维护在工业4.0中是如何工作的?

总之，预测性维护可提供以数据为依据的故障理解。异常监测是一种机器学习技术，用于识别故障并预测未来故障的可能性。

基于静态规则或更多动态方法，并使用有关关键健康值、风险预测、停机成本和维护成本的数据，进行分析，然后触发警报以采取行动。

机会——投资工业物联网带来的未实现收益

到目前为止，预测性维护尚未实现的另一个好处是，制造商将能够提高其产品的灵活性。当然，采用即服务和按X付费的模式将增加生产的复杂性。更重要的是，这还将减少停机时间并带来新的收入来源。例如，通过iPaaS解决方案可以带来很多好处。

作为智能工厂发展的结果，工业4.0中的预测性维护已成为提高速度和定制化的共享经济趋势的一部分。未来，制造业将变得更加以客户为中心，更加以服务为中心。

事实上，一些管理人员将工业4.0视为精益2.0，随着生产变得更快、更具成本效益，他们的客户将从中受益。

展望未来

现在，未来主义者正在探索规范性维护，而不是预测性维护。规范性维护渴望采用一种完全自动化的方法。它使用机器对机器(M2M)技术来允许机器自行安排维护。

但是，拥有昂贵设备的制造商至少在最初可能会希望选择人工输入。因此，为了充分利用数字化转型的价值，公司必须寻找端到端的技术解决方案，这些解决方案要与人类员工兼容，并跟上不断发展的技术和业务趋势。

实施预测性维护的路线图不仅仅需要适当的数据管理，并且在复杂的系统集成中，还需要灵活的平台来整合各种数据源、工具、系统、微服务，并最终实现无缝的人机交互。