预测技术：释放工业4.0最大潜能

工业4.0与物联网（或工业物联网IIoT）紧密相关，几乎可互换使用。每天都有物联网将改变一切的新闻——联网汽车、联网人、甚至联网洗衣机。但这些连接若无实际应用场景便毫无意义——冰箱能和手机通讯，却是在解决没人关心的问题（尽管5年后我们或许真会在某个“冰箱社交网络”分享冰箱数据，到时我愿认输）。

制造业面临明确痛点：客户要更快、更便宜、更高质量的产品。若因非计划停机无法满足，代价高昂。用物联网技术解决这些问题容易立项，如用RFID标签优化供应链追踪以减少延误、提升质量。但这还不是真正有趣的地方。

随着数据存储低廉、带宽激增、传感设备成本下降且能力增强（可直传云端、多参数同测等），对机器数据进行超越基础分析的智能化处理愈发可行。

制造企业若不在需要时生产，便失去赚钱目的。通过诊断与预测技术分析机器数据，可揭示设备当前表现（诊断）与未来表现（预测）——能否在需要时生产？正如之前所述，基于日历的处方性维护是不必要的花费——预测性维护才是省钱的智慧之选。

预测技术——预测机器何时丧失预定功能的科学——直接赋能预测性维护。经由合适应用处理的机器数据能告知故障时间，以便提前维护，避免停机、失信客户、过度维修成本。这种故障时间预测即剩余使用寿命（RUL）。

预测技术：释放工业4.0最大潜能

有了准确的RUL预测，维护人员能更好地按优先级和时间框架安排维护，大幅降低故障风险，避免昂贵的过度维护。可视为提升维护人员效能的又一利器。

传统上，给出RUL的预测模型难以计算，需资深数据科学家定制实施，高昂成本阻碍普及。庆幸的是，先进机器学习与廉价云计算的出现，让预测技术更易获取，预测性维护随之实现规模化。

安全、合规、集成、流程感知与改进皆是工业4.0赋能的重点。但若无高效机械、可靠产出与极少停机——这一切皆由预测技术支撑——上述优势皆无从谈起。

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