为了实现预测性维护，从不同数据源获取数据，对于提高数据的准确性和精确度至关重要。凭借预测性维护的结果，操作员可确定在役设备的状况，以预测何时应进行维护。预测性维护的主要目的是使设备保持良好的工作状态，防止意外停机，从而确保可靠性。与常规或预定的定期检修相比，这种做法可以节省大量成本，因为仅在需要时才执行任务。ARC 咨询小组预计预测性维护可以将维护成本降低 50%，将意外故障发生率降低 55% 。为了进一步提高预测性维护的效率，必须利用边缘计算机的强大功能，预处理源源不断从传感器、仪表和其他网络设备获取的数据流，并在发生机器故障前便自主做出反应。然而，新的机遇均伴随新的挑战，在实现预测性维护方面也是如此。管理人员必须应对的两个主要挑战，是执行多样化数据采集和部署边缘智能。