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作為工業互聯網IIoT和邊緣計算的重要應用之一，預測性維護大約在兩年之前就已被寄予厚望。各大公司和初創企業都進行了重點布局，似乎都堅信預測性維護必將成為IIoT中少數的“殺手級”應用之一。

比如華為抓住市場痛點，選擇從“梯聯網”切入電梯運維領域。

ABB在班加羅爾設立了新的針對節能變頻器的數字化遠程服務中心，全年無休的遠程訪問位于最終用戶工廠內的變頻器，實現預測性維護和狀態監測。

霍尼韋爾推出互聯輔助動力裝置的預測性維護服務GoDirect，海南航空成為全球首家采用GoDirect的航空公司。

空客則選擇自建邊緣計算和云平臺能力，量身定做自用的預測性維護系統。

鑒于市場中的存量設備數目相當可觀，絕大多數還沒采用有效的預測性維護方案，而設備維護產生的費用超過設備總體生命周期成本的50%。試問誰不想用更好的手段來預防設備故障呢？有權威機構預測，2022年之前預測性維護市場都會保持高速增長，復合年均增長率（CAGR）為39%。兩年過去了，預測性維護發展得怎么樣？

最近貝恩咨詢發布了一份報告，總體上闡述了一個意料之外、情理之中的核心觀點：預測性維護的發展不及預期。任何事情的發生和演進，都有其必然的原因。預測性維護作為工業互聯網的典型應用，分析它的發展現狀對于整個領域而言，具有很好的借鑒意義。為何預測性維護發展不及預期？

究其原因，主要有3點。

1.投資回報率難以計算

投資回報率ROI如果算不清楚，就意味著見效慢，效果很難評估，工業企業的推進意愿自然不會提升。

2.轉變商業模式，先要轉變思維

如果只算由預測性維護降低的停機風險，只算省錢的經濟賬，是遠遠不夠的。

好的商業模式，不一定是幫最終用戶多省錢，而是幫設備服務商或者設備制造商多賺錢。

3.基礎不扎實，數據量不足

工業設備的預測性維護，都面臨一個避而不提的共性問題，設備自身的傳感器數量不足，很多數據還沒有形成有效的長期積累。

目前，我們看到預測性維護領域的初創公司非?；钴S，其中不乏未來的產業重塑者。毫無疑問，預測性維護是未來的發展趨勢。如何解決上述問題然后真正撬動預測性維護這塊市場蛋糕，挖掘新的商機？恒進匯聚行業專家和大量行業用戶，以智能維護行業的發展為主題，進行了深入的研究，梳理出關鍵技術路徑。通過對國際技術趨勢、最佳實踐和標準的探討，提出了中國預測性維護的發展藍圖，將協助企業規避具體實施中的風險，幫助企業制定符合自身的維護標準，成功達成既定的戰略目標。

2020 智能維護技術大會(SMC 2020)將拓展到3000人規模，與會嘉賓從傳統的汽車領域拓展到石化、電子、航空、冶金、食品、醫療等不同領域。論壇通過國內外一流企業就智能維護涉及的不同角度分享，以展+會的形式為3000名專業觀眾聯合呈現，打造智能維護的多行業一站式解決方案?；顒悠陂g，超過150場技術演講和約1000家商務對接活動將同期進行。

SMC系列會議項目

智能維護與預維護技術系列會議平臺，以技術交流為核心，搭建行業應用方案商務開發與交流為目的。

除2020 智能維護技術大會(SMC 2020)外，同期還將舉辦其他7場論壇與會議：

1.夢工廠『2025』 峰會

2.AEC 2020第五屆飛機工程大會

3.ALL IS 工業信息安全技術峰會 - 石化 | 電力

4.第五屆未來車身工程大會

5.汽車車身沖壓、焊裝及連接工程發展論壇

6.第八屆汽車車身涂裝工程發展論壇

7.第九屆汽車總裝工程發展論壇

系列會議預計將吸引3,000名專業觀眾的集中參與，與會嘉賓主要來自設備、規劃、維修、IT、ME、采購部等關鍵部門，涵蓋了汽車、石化、電力、電子、航空、冶金、食品、醫療和包裝等關鍵行業的企業用戶。除了技術講座，我們將在現場組織微型展，約80-100家左右企業將以標攤形式參與，系列峰會展區互通，一張胸卡可以參觀同期八場會議，參會效益何止翻倍？相信會給到場的專業觀眾帶來豐富的商務交流與技術學習機會，同時給行業內的專業人士帶來無限的商務合作機會。