為了彌補差距，企業(yè)正在轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等新興技術(shù)。這些技術(shù)可以通過實時捕獲數(shù)據(jù)并立即將其轉(zhuǎn)換為可操作信息來改變工業(yè)維護和現(xiàn)場服務(wù)流程，從而可以比以往更快地診斷故障。這個過程稱為預測性維護(PdM)，在某些情況下，維修技術(shù)人員可以通過診斷信息和機器控制訪問遠程問題。

　　為了增加資本資產(chǎn)的正常運行時間，以下幾個簡單步驟利用物聯(lián)網(wǎng)的力量，從最初的檢測到問題到解決方案：

　　1.機器連接到物聯(lián)網(wǎng)。第一步是為資本資產(chǎn)配備傳感器并將它們連接到物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以便可以遠程監(jiān)控和診斷其性能。許多資本資產(chǎn)已經(jīng)配備了數(shù)以千計的傳感器，用于監(jiān)測流量，壓力，振動，電壓，電流，速度和許多其他參數(shù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂葡到y(tǒng)，用于作出運營決策。

　　2.利用分析來檢測即將發(fā)生的問題。機器學習系統(tǒng)可以分析來自傳感器的數(shù)據(jù)流，以了解復雜機械內(nèi)部的情況。先前故障的分析可用于關(guān)聯(lián)傳感器讀數(shù)和可能導致機器故障的關(guān)鍵部件的狀況。然后，算法可以預測特定組件何時可能接近故障，并監(jiān)測在用設(shè)備的狀況以確定何時需要維護。這種方法使得僅在需要時才進行維護成為可能，而不是傳統(tǒng)的基于時間的預防性維護，這會產(chǎn)生生產(chǎn)停機時間，并且在需要維護之前就會聯(lián)系熟練的維護技術(shù)人員。

　　3. 試圖遠程解決問題。假設(shè)預測性維護系統(tǒng)檢測到工廠現(xiàn)有或即將發(fā)生的問題。遠程技術(shù)人員可以首先根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)中提供的信息嘗試診斷問題，而不是花費時間和費用將服務(wù)技術(shù)人員派遣到實地解決問題。然后，遠程技術(shù)人員可能能夠遠程解決一些或所有可能的原因。

　　國內(nèi)最大的物聯(lián)網(wǎng)卡交易平臺（http://www.shixina.cn）表示，通過將物聯(lián)網(wǎng)成功運用到實地生產(chǎn)中，資本資產(chǎn)的正常運行時間可以得到改善，維護成本也將減少。未來幾年，像物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)將在多個垂直領(lǐng)域和農(nóng)業(yè)，采礦，航空，運輸和公用事業(yè)等多個行業(yè)領(lǐng)域與智能城市一起得到更大范圍的應(yīng)用。