工业物联网赋能预测性维护：主动策略削减停机与成本
确切地说，是工业物联网如何助力预测性维护（在机器故障导致停机前实施维护）。
预测性维护是个棘手话题。在机器即将故障前维护，对诸多理由而言是理想状态：
- 无需备件库存
- 避免过度维护（昂贵）
- 规避故障，精准掌握机器真实状态
制造商通常规定平均故障间隔（MTBF）或平均故障时间（MTTF）。虽听似相似，但MTTF常用于不可修系统。维护周期设定在MTBF之前，统计上应确保故障“永不”发生，因维护即“重置”MTBF周期，可惜现实并非如此运作。
预测性维护可以简单到熟练操作员听出日常设备的异响，但在工业物联网语境下，指对振动、温度、压力、电流等多变量进行持续、原位监测——即状态指标。原位监测通常由小型低成本感知与处理设备完成，联网将数据流式传输至云端。
IIoT之美在于能廉价、便捷地监测这些复杂参数——无需人工巡检。
易于监测意味着什么？借助高级预测技术（基于使用情况与状态指标，在故障前推算故障时间），可摆脱简单的MTBF/MTTF维护模式。这意味着潜在省钱（制造商保守倾向过度维护），关键是获得关于“需维护什么、为何维护”的高质量信息。
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