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供应商存在较大风险
预测性维护被吹捧为“***级”应用之后，很多公司都在围绕这个领域开展业务。其中不乏鱼目混珠者，拿着“***”就来做预测性维护，让***用“CT机”认真诊断的只好苦笑。
预测性维护项目在推进的过程中，还有可能引来不必要的***。提供预测***务的物联网企业，往往会遇到很多质疑。
比如预测某台设备将会出现问题，***终用户有可能会对判断结果产生疑问。
如果***终用户确信诊断结果，去找设备制造商解决，设备制造商有可能会认为是做预测性维护的过程中，内嵌了传感器，***和***设备才造成的故障。
如果不适用内嵌传感器，替换成可穿戴式传感器，预测的准确性又会受到影响…
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潜在的交易风险和切换风险
无论是***终用户还是设备制造商，寻找预测性维护的技术性合作伙伴时，都会面临协议转换，面临技术手段取舍，这个过程中有可能被技术服务商绑定。
Uptake的例子是一个很好的说明。2015年3月，***开始了与Uptake在技术和数据方面的合作，并且对Uptake进行了******。通过合作，***将自己******的产品工程和设计能力与Uptake的软件、应用和数据分析技能有效结合，以期为客户提供更***的解决方案。
2017年底，***宣布终止对Uptake的***，不再持有Uptake的股份，并重新调整与Uptake的合作领域。***意识到，如果对Uptake持续***，将削弱自己的竞争力，希望把预测性维护的能力收回到自己“体内”，进一步推进从设备制造到制造即服务MaaS的转型。
对此有人持有不同意见，认为设备商想靠预测性维护转变商业模式，这可能是个伪命题。（@郭云）
不过无论如何，预测性维护还是要做的，只是不能这样做…它要结合到工业设备管理和工业服务现状，从诊断形式的多样化组合和人的能力共享来做，要从工业服务产业化生态来做…（@杨明波-维修合伙人制+工业服务研究）
目前IoT在工业的应用场景主要还在监测和诊断，预测的准确度和商业模式都还需要继续探索。（@史磊）
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