在当今互连系统的世界中，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。随着基于云的实时洞察力对一系列行业的价值得到实现和实施，预计预测性维护市场将在未来十年加速增长。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长的正常运行时间，同时还可以不断改进产品以提高效率。据市场情报公司Reportlinker称，越来越多的企业正在意识到这一价值，预测性维护市场预计将从2021年的53亿美元增长到2028年的265亿美元。“提前知道资产何时可能发生故障可以避免计划外停机和资产损坏。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%，”德勤分析研究所总监OlafSchleichert说。AdvancedTechnologyServices的一项调查发现，制造企业每年要经历800到1,000小时的停机时间。这是花费大量时间来修理或最终更换机器，而另一份报告称，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。“机器在生产链中变得越来越相互关联。一台出现故障的机器可以停止整个生产过程。如今，糟糕的维护策略会使工厂的整体产能降低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。其中最大的是运输，另一家市场研究公司MarketResearchFuture预计到2030年将产生274亿美元的收入。运输和物流涵盖了从货船到最后一英里送货车的所有领域，而介于两者之间的一切都可能是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。MarketResearchFuture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。
