在工业互联网时代，为何预测性维护发展不及预期？

作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一，预测性维护大约在两年之前就已被寄予厚望。各大公司和初创企业都进行了重点布局，似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中少数的“杀手级”应用之一。

 

比如华为抓住市场痛点，选择从“梯联网”切入电梯运维领域。ABB在班加罗尔设立了新的针对节能变频器的数字化远程服务中心，全年无休的远程访问位于最终用户工厂内的变频器，实现预测性维护和状态监测。霍尼韦尔推出互联辅助动力装置的预测性维护服务GoDirect，海南航空成为全球首家采用GoDirect的航空公司。空客则选择自建边缘计算和云平台能力，量身定做自用的预测性维护系统。

 

鉴于市场中的存量设备数目相当可观，绝大多数还没采用有效的预测性维护方案，而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%。试问谁不想用更好的手段来预防设备故障呢？有权威机构预测，2022年之前预测性维护市场都会保持高速增长，复合年均增长率（CAGR）为39%。两年过去了，预测性维护发展得怎么样？

 

最近贝恩咨询发布了一份报告，总体上阐述了一个意料之外、情理之中的核心观点：预测性维护的发展不及预期。任何事情的发生和演进，都有其必然的原因。预测性维护作为工业互联网的典型应用，分析它的发展现状对于整个领域而言，具有很好的借鉴意义。为何预测性维护发展不及预期？

 

究其原因，主要有3点。

投资回报率ROI如果算不清楚，就意味着见效慢，效果很难评估，工业企业的推进意愿自然不会提升。

如果只算由预测性维护降低的停机风险，只算省钱的经济账，是远远不够的。好的商业模式，不一定是帮最终用户多省钱，而是帮设备服务商或者设备制造商多赚钱。

工业设备的预测性维护，都面临一个避而不提的共性问题，设备自身的传感器数量不足，很多数据还没有形成有效的长期积累。

 

目前，我们看到预测性维护领域的初创公司非常活跃，其中不乏未来的产业重塑者。毫无疑问，预测性维护是未来的发展趋势。如何解决上述问题然后真正撬动预测性维护这块市场蛋糕，挖掘新的商机？恒进汇聚行业专家和大量行业用户，以智能维护行业的发展为主题，进行了深入的研究，梳理出关键技术路径。通过对国际技术趋势、最佳实践和标准的探讨，提出了中国预测性维护的发展蓝图，将协助企业规避具体实施中的风险，帮助企业制定符合自身的维护标准，成功达成既定的战略目标。

 

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部分文字来源：物联网智库 作者：彭昭