新數字生態系統的連通性有助于公司管理、監控、維護和保護其資產。

物聯網（IoT）、機器學習（machine learning）和人工智能（AI）的進步使預測性維護達到了行動的準確性，在問題發生之前就能從分析洞察中解決問題。

據巴西初創公司EVOLV的首席執行官萊昂德羅-西蒙斯（Leandro Sim?es）說："通過在機器中安裝傳感器，將設備變成智能設備，并通過物聯網，使物體能夠實時交換信息，這就成為可能。有了所有這些數據，系統可以檢測模式、改進機會，主要是預測機器故障何時發生。"

通過這種方式，管理團隊可以啟用預定的維修，從而不損害生產計劃，這可以降低成本，帶來更多的運營效率。

克服挑戰

對于制造業來說，主要的挑戰之一是管理設備的停機時間，因為這個因素使任何生產計劃受挫。

為了了解其影響，《華爾街日報》和艾默生的一項調查發現，42%的非計劃機器停機損失時間是由于設備故障造成的，每年給企業帶來500億美元的損失。

面對這些令人震驚的數據，工業界已經意識到識別潛在故障、其發生和后果的相關性。他們發現，物聯網和機器學習是更快、更堅定的數據驅動決策的偉大盟友。

Sim?es解釋說："預測性維護的目的正是為了預測故障的識別，并通過這種方式將任何不可預見的問題降到最低。比起預測問題，預測性維護更能降低維修成本，此外持續的監測和定期的維護停頓還能增加公司資產的壽命。"

現在來看看這個市場的規模，咨詢公司Gartner的一項研究預測，到2022年，物聯網支持的預測性維護支出將達到129億美元，高于2018年的34億美元。預計這些投資將通過對資產的預測性維護來提高運營效率，從而為各行業節省高達40%的成本。

實踐中的成果

Aberdeen Group的研究發現，使用基于物聯網的預測性維護解決方案的公司可以減少3.5%的非計劃性停機時間，并將整體效率提高89%。

更不用說捕捉所有這些數據為管理者提供了新的分析，使他們能夠識別和解決瓶頸問題，也為決策提供了堅實的基礎。

應用的機會是相當廣泛的，可以根據組織的細分和規模進行定制。可以部署物聯網傳感器，監測設備指標，如：溫度、振動、流量、電壓和電流等。

預測性維護是未來

工業4.0的進展對預測性維護領域產生了積極的影響。人工智能技術的結合將極大地幫助公司管理、監測、維護和保存其資產。

不僅僅是降低成本，公司將節省時間，他們的團隊將能夠把精力集中在生產計劃戰略上，并保證他們不會因為不定期的機器停工而陷入困境。

EVOLV 由一群技術愛好者組成，但主要是非常資深和經驗豐富的團隊。

創始人和高管在巴西開創了物聯網。

此外，他們在電信和基礎設施領域擁有超過 20 年的高管經驗。