在当今的互连系统世界中，预测性维护比简单地防止停机发挥更大的作用。应用正在从制造业扩展到物流、供应链等领域。
预测性维护市场预计将在未来十年加速增长，因为实时、基于云的洞察力对一系列行业的价值得到实现和实施。
预测性维护解决方案和服务可以通过寻找异常使用或故障机器的传感器和算法来减少不可预见的延迟。然后，企业可以在问题变得代价高昂之前实施修复。
通过部署预测性维护，企业可以获得竞争优势。制造商可以获得比竞争对手更多的正常运行时间，同时还不断改进产品以提高效率。
根据市场情报公司 Reportlinker 的数据，越来越多的企业正在实现这一价值，预测性维护市场的规模预计将从 2021 年的 53 亿美元增加到 2028 年的 265 亿美元。
“提前知道资产何时会发生故障可以避免意外停机和资产损坏。平均而言，预测性维护可将生产率提高 25%，将故障减少 70%，并将维护成本降低 25%，”德勤分析研究所负责人 Olaf Schleichert表示。
Advanced Technology Services 进行的一项调查发现，制造企业每年经历 800 到 1000 小时的停机时间。这是花费在修理或最终更换机器上的大量时间，另一份报告称，汽车制造商平均每等待一分钟就要花费 22,000 美元。
“在工业 4.0 环境中，维护不仅仅是防止单个资产停机，”Schleichert 说。“机器在生产链中的相互联系越来越紧密。一台故障机器可能会停止整个生产过程。如今，糟糕的维护策略会使工厂的整体生产能力降低 5% 到 20%。”
在许多行业中，预测性维护有望提高生产率并增加停机时间。其中最大的一个是交通运输，另一家市场研究公司 Market Research Future 预计到 2030 年将产生 274 亿美元的收入。
运输和物流涵盖货船到最后一英里送货车，其间的一切都可能通过预测性维护和其他分析解决方案进行优化。汽车正在配备更多传感器，以提醒驾驶员注意需要解决的潜在问题并防止碰撞。Market Research Future 预计，这将在未来十年内在全球运输物流中产生最高的收入份额。
