导语：尽管物联网传感器的影响深远，但对于现代企业而言，可能没有什么比预测性维护工具更为关键。据德勤(Deloitte)一份报告显示，预测设备故障可以增加20%的运行时间、提高25%的生产效率，并减少70%的故障率。此外，该研究还表明，预测性维护能降低25%的维护成本，这在许多行业中具有救命之效，从而引发一个问题：什么是预测性维护？它又是如何工作的？

首先，我们需要了解什么是预测性维护。其核心目标是通过成功预知资产何时会出现故障，并仅在必要时进行维护，以避免昂贵的停机时间。这要求对环境传感器和其他物联网监控设备收集到的数据进行彻底分析，以创建关键任务型设备性能可操作见解和使用模式。

从本质上说，预测性维护改进了传统被动式模式，在这些被动式模式中，计划外停机几乎不可避免。2015年Carbonite的一项研究估计，小型企业每分钟可能承担427美元的小额停机费用，而大型公司则高达每分钟9,000美元以上。

采用基于时间表的定期保养计划可以避免计划外停机，但过度频繁地执行保养也可能导致不必要支出，如更换仍然可用的零件或设备。通过监控这些资产并以更高效率进行保养，可以节省12%以上不必要开销。

那么它又是如何运作？其核心在于所有预测性维护都始于观察特定条件下的设备性能。这通常基于历史性能数据或根据规格制定的最佳性能范围。这就建立了一个监控系统来比较每个资产当前状况。这些状况通过物联网传感器进行观察，并对数据进行实时监控，以发现任何潜在故障迹象。

用于实现这一目的有多种类型的人工智能解决方案，其中最常见的是温度、湿度、运动、声音以及光波等传感器。此外，更简单但同样重要的是安全摄像头，它们能够从远程位置观察到任何显著变化，这对于跨越广阔区域（如输油管道或电力线）中的应用尤其宝贵。

随着技术不断进步，人工智能和物联网解决方案成为了实现有效防范和检测问题的手段。在过去，由于人眼无法持续监视数百个潜在问题流，因此开发人员利用人工智能来分析异常变动并提醒用户采取行动。而且，如RapidMiner数据科学家Scott Genzer所述，现在我们拥有处理大量数据以识别模式所需计算能力，这与我们几十年来的数学模型方法不同，只是在处理更多信息上更加精细化了。

综上所述，即使面临挑战，也已经变得清晰无误——将来普及程度将继续增长。在MarketsandMarkets最新的一份报告中，他们估计到2026年，全球市场规模将达到159亿美元。不论是在汽车制造业还是建筑施工领域，无处不息地渗透其中。而政府机构和国防工业正成为最大的应用领域之一。