从远程维护到预测性维护：物联网如何完善经典的 M2M 概念
远程维护服务已在制造业中使用多年，以维护空间分布的机器和设备。 使用专线，服务工程师可以建立与机器的连接并访问其控制系统。根据可用的传输模式和访问权限，工程师可以为现场机器操作员提供被动协助，甚至主动控制系统。 好处显而易见：远程维护可通过提供更快的响应时间来削减差旅和人员成本，同时改善客户服务。
最近需求的激增推动了工业应用远程维护软件可用性的繁荣。然而，其中许多程序缺乏必要的灵活性和“智能”。通常，必须为每台活动机器设置单独的 PC 或桌面环境。此外，应用程序通常不会集成到现有系统环境中，因此它们收集的数据无法合并到这些系统中，除非手动输入或从 U 盘复制。然而，这些问题不一定存在，因为技术已经提供了解决这些问题所需的一切。
将基于 IT 的维护提升到一个新的水平
现代 M2M 软件取代了孤立的本地计算机和 1:1 连接的刚性结构，因为它提供了连接、管理和控制虚拟网络中无限数量机器的可能性。这样，服务工程师可以概览所有机器，并可以从一个访问点远程在操作过程中采取行动。 这提供了很大的好处，但制造商真正受益的是所有机器数据的可用性。
“预测性维护将通过减少计划外停机时间来帮助机器操作员节省成本，并使机器制造商也能改善他们的业务。”聚合和分析使用数据
正如 Analysys Mason 的客座作者兼首席分析师 Steve Hilton 在他的帖子中所描述的那样，我们正在从 M2M 世界过渡到物联网 (IoT)，其价值在于聚合和分析使用数据。在机器维护方面，我们将看到分析机器数据以预测故障的价值。 能够在资产故障发生之前识别它们使公司能够提前采取纠正措施并增加机器正常运行时间。由于预测性维护解决方案基于对使用数据的分析，随着制造商对与使用数据相关的异常有了更多的了解，它们会在一段时间内变得更加强大。
预测性维护
虽然预测性维护将通过减少计划外停机时间来帮助机器操作员节省成本，但它将允许机器制造商改善他们的业务 以及。例如，了解机器故障有助于制造商在保证正常运行时间的基础上规划和提供新的维护服务，或者通过仅在实际需要时才备件库存来优化仓储成本。此外，它还有助于提高产品质量和缩短发布周期。
预测性维护只是制造业中的一个例子，其中数据的智能使用为现有概念增加了价值。同样，物联网将为优化生产或物流流程提供新的可能性。
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