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传统工业自动化巨头因为拥有私有协议优势和存量设备优势，选择从源头上入手，从控制层直接接入新型硬件，由浅入深，提供预测性维护服务。
举两个例子。
比如，西门子在2018年底推出了针对边缘应用的全新硬件，并以此构成工业边缘计算（Industrial Edge）概念的一部分。这款紧凑型边缘设备以嵌入式工控机SIMATIC IPC227E为基础，可从生产端实现对生产数据的直接读取和处理。
这种做法相当于给传统控制器PLC***了一台工业电脑，直接读取和分析控制层数据，并与工业互联网平台MindSphere配合使用，提供预测性维护等能力，以边云协同的方式提升现场管理水平。而且当工业应用程序底层的框架条件发生变化时，边缘设备上的应用可以实现同步调整，保持设备功能性的实时更新。
就在这个周末，3月29日，西门子还与德国大众汽车集团签署协议，德国大众宣布采用西门子MindSphere工业互联网平台，范围涵盖大众的122个工厂以及1500个供应商。这一合作激起的涟漪势必促进跨国企业对于工业云平台的采用，为预测性维护的落地起到一定程度的推动作用。
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除了从控制层面直接介入的做法，电机与驱动器厂家也不甘落后。2019年3月初，三菱电机宣布推出新一代通用型伺服驱动系统J5，它不仅成为***使用下一代工业网络技术TSN的伺服产品，还将集成智能控制技术Maisart。
Maisart是Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the- ART in Technology，“三菱电机的人工智能技术创造******技术”的缩写。Maisart与伺服驱动系统J5的集成，将以内嵌的方式，直接实现对机械传动部件（滚珠丝杠、皮带、齿轮...）与驱动器的检测诊断和预测性维护。
创新型物联网企业，乃至传统工业自动化巨头，都已开始围绕预测性维护，或者更准确的说，围绕由预测性维护引发的巨大市场空间，开展军备竞赛。
无论是预测性维护、质量控制、远程监控，或者资产***，其背后使用的物联网技术是一样的。因此预测性维护是一个具备横向整合能力的应用。
基于预测性维护过程中采集的设备数据，包含工艺、质量、性能、效率等指标，可以从设备层面延展到生产线层面。
预测性维护采集的数据点越多、数据的价值越大、机理模型的理解越透彻、经验积累越丰富，横向整合的能力越强，进而帮助企业以崭新的方式和手段，解决降本、提效的问题。
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BST Kombiregler Typ EKR 100 I 308-02 EKR100I3082
Siemens Steckbare Lastrennleiste / Lastrennschalter 3NJ
Festo Leneartechnik DGPL-32-500-PPV-A-B-KF-KU-SH DGPL32
Simatic NET CP443-5 6GK7 443-5DX04-0XE0 6GK7443-5DX04-0.
Sick Distanzmesseinheit DME 3000 DME3000-111 DME3000111
HSB Automation Liniearantrieb Beta 80-CP-ZSD-32AT10-210.
Siemens SINAUT LSA MKG 24V 6MA5530-1AA11 versiegelt
Siemens FBG Hochspannungseinheit 6FK4211-8AA versiegelt
Siemens FBG serielle Anschaltung 6FK4206-8AA versiegelt
Simatic Thin Client 10" 6***6 646-0AA21-2AX0 6***6646-0AA
BAUER Frequenzumrichter FU-D-C-2-230-004 GEB
Endress+Hauser Nivosonic FMU671 ovp
Simatic S7 CPU416-2 6ES7 416-2XK02-0AB0 6ES7416-2XK02-0
Psion Teklogix Fahrzeugterminal 8260 LCD Rechner
Allen Bradley PLC-5/40 Controllnet 1785-L40C15/E
