维修工程师和专家很早就认识并利用了数字化技术，像伦琴射线的应用一样，维护保养领域中的工程技术人员利用数字化技术，能够发现许多以前看不见的东西。技术人员通过长期采集到的数据（例如温度、压力、体积流量等）以及分析技术（趋势分析、偏差分析），可以很好地知道以前不了解的东西。这种分析的关键是，从大数据中找出有说服力的智能数据。在这样的背景下，Phoenix Contact公司开发了“动态心电图”解决方案。此预测性维护保养方案利用现代化的传感器技术，对设备和仪器关键性的磨损迹象进行长期的监控，并预测即将发生的故障并及时进行维修。

Dechema协会也在文件《工业用水4.0》中讨论了这一问题。预测性维护保养能够减少生产设备和仪器仪表的故障，从而提高生产的可靠性。操作者不再需要把专家们的经验知识保存在本地，也可以远距离获取数字化的宝贵学识。另外，通过所有元器件的检测分析、模拟和优化改进，消除各自的瓶颈、充分挖掘它们的潜力之后，也可能将提高整套设备的生产力。预见性维护保养方案和其服务供应商也将成为企业增值链中的一员。

难道数字化的新军不打算进入传统制造商和技术服务商的设备维护领域吗？如果你想通过机器学习的方式分析数据，则很可能会得出错误的结论，因为机器学习是根据相关性（相似形）而不是因果关系（相关性）得出结论的。因此，聘请业内专家非常重要。

研究表明，预测性维护保养供应商的未来前景被看好，2016~2022年全球市场将增长27%~39%，高达110亿美元，增长的绝大部分来自欧洲。其发展会诞生一些潜在商业模式。到目前为止，机械设备制造商主要是通过销售硬件和下游产品（典型的售后服务）来赚钱，因此他们也越来越多地成为其硬件产品的性能卖家。以压缩机厂商为例，压缩机厂商向它的用户保证提供所需流量、空气质量和预期压力水平的压缩空气，而压缩空气泵的生产厂家则只生产一定流量的压缩空气泵，空压机用户也只为使用的压缩空气付费，在工业园中我们可以看到类似的经营模式。

实时地一览全局

西门子公司认为，数据的智能化链接为利用水资源创造了新机遇，也促进了水资源可持续发展。以Zirl污水净化处理协会为例，该协会下辖14个市镇，拥有很多泵站和50 km的管道。2015~2017年，污水净化处理协会所有的控制系统都在“智能水网”项目内，用西门子公司提供的数字化控制设备更新换代。冗余系统提高了协会所有设备的工作可靠性，并且在利用Comos MRO系统打造了全新的资产管理平台，设备运营商从集成在内的设备维护管理系统中受益。

Grundfos公司的I-Solutions云是一个在线监控平台。在这一平台上，生产厂家可以获得维护保养、添加外来水和洪水预警等特殊服务。云技术平台可以分析污水管网的运行和维护保养情况，及时发现优化改进的潜力。这一系统能够提供与污水管网操作管理有关的技术知识，缩短操作时间，有助于提高污水管网的控制调节效率。对污水处理企业现有的控制系统来讲，最重要的是可以自由选择各类污水泵生产厂家生产的污水泵，并且可以方便地补充安装和使用。

目前，IWW水研究所正在开发适用于水资源经济和水网领域的实时状态监控方案。这一方案将声学监控系统与水资源损失、管道破损率、土壤和管道材料等管网技术数据链接起来，以便更好地了解污水管网状态。现，IWW研究所正在准备现场使用测量仪器和传感器，采集和确定检测数据。

利用大数据和人工智能是维护保养中的一个重要手段，但操作者自己不能完全不懂技术。专家认为，这种系统的好处往往被高估了，因为大多数机械设备的故障都源于技术方案自己无法解决的问题，尤其是操作中出现的错误。“水网和污水管网既不能小型化也不能非物质化。”柏林自来水公司的总经理Jörg Simon先生强调道。

未来的趋势

 “当事情变得不同时，并不是说它会变得更好，但如果它变得更好了，那么它一定是变得不同。” 科学家Georg Christoph Lichtenberg说过。从这个意义上讲，数字化理念是成功将被动式维护保养转换到预见性维护保养的前提和核心。除此之外，研究项目还需要知道用户提出的挑战性要求。在任何时候都把使用放在第一位，因为数字化本身并不一定能够达到目的。