曾被认为是工业互联网的“杀手级”应用,预测性维护为何发展不及预期?
在电力、石油、化工、冶金等各种流程行业,设备振动数据和流程控制数据分别存储在两个独立的系统中,彼此之间并不集成。预测性维护恰恰需要振动数据与运营数据紧密反馈和自动迭代。为了更好的解决这个问题,Petasense选择与OSIsoft合作,联合推出的预测性维护解决方案,正在被硅谷电力公司使用。 值得一提的是,OSIsoft成立于1980年,是一家实时数据管理软件制造商,旗下的PI实时数据库系统已经被广泛应用于流程行业。在2017年,这家公司被软银投资数十亿美元。 如果你对这个领域的更多公司感兴趣,可以参看下表。 我们喜欢高估五年,却总是低估十年。这句话用在预测性维护这里,看来非常合适。 为了推进预测性维护的落地,摆在物联网企业面前的路没有捷径。物联网企业需要具备对行业中特定应用的深刻见解,并提供更完整的端到端物联网解决方案。 当然,这并不容易。 最后,衷心感谢研华科技行销总监王宇在成文过程中对我的大力支持。 4. 本文小结: (1) 根据贝恩咨询的最新调研,虽然大家对于长期愿景都深信不疑,但很多企业都调节并减缓了预测性维护的推进节奏。 (2) 预测性维护市场发展不及预期,潜在原因可能包括:
(3) 预测性维护领域的初创公司非常活跃,其中不乏未来的产业重塑者。 【编辑推荐】
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