曾被认为是工业互联网的“杀手级”应用，预测性维护为何发展不及预期？

在电力、石油、化工、冶金等各种流程行业，设备振动数据和流程控制数据分别存储在两个独立的系统中，彼此之间并不集成。预测性维护恰恰需要振动数据与运营数据紧密反馈和自动迭代。为了更好的解决这个问题，Petasense选择与OSIsoft合作，联合推出的预测性维护解决方案，正在被硅谷电力公司使用。

值得一提的是，OSIsoft成立于1980年，是一家实时数据管理软件制造商，旗下的PI实时数据库系统已经被广泛应用于流程行业。在2017年，这家公司被软银投资数十亿美元。

如果你对这个领域的更多公司感兴趣，可以参看下表。

我们喜欢高估五年，却总是低估十年。这句话用在预测性维护这里，看来非常合适。

为了推进预测性维护的落地，摆在物联网企业面前的路没有捷径。物联网企业需要具备对行业中特定应用的深刻见解，并提供更完整的端到端物联网解决方案。

当然，这并不容易。

最后，衷心感谢研华科技行销总监王宇在成文过程中对我的大力支持。

4. 本文小结：

(1) 根据贝恩咨询的最新调研，虽然大家对于长期愿景都深信不疑，但很多企业都调节并减缓了预测性维护的推进节奏。

(2) 预测性维护市场发展不及预期，潜在原因可能包括：

• 投资回报率难以计算
• 转变商业模式，先要转变思维
• 基础不扎实，数据量不足。

(3) 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。

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（编辑：核心网）

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