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三分之一的人认为物联网应该省钱，三分之一的人认为应该***，另外三分之一的人认为省钱和***都需要。
可见大家对于应用物联网的好处还没有达成共识。
3、基础不扎实，数据量不足
工业设备的预测性维护，都面临一个避而不提的共性问题，设备自身的传感器数量不足，很多数据还没有形成有效的长期积累。
所以预测性维护***常见的故事是飞机发动机，因为传感器足够多，监测时间足够长。
为什么设备制造商不在设备出厂之前，加装更多的传感器呢？因为在物联网理念还未普及之时，安装传感器不仅增加成本，平白增加了设备的复杂度，还没有明确的应用意义。设备本身已经够复杂了，谁也不愿意再费力增加一些看似没用的传感器。
传感器不够多，就算把人工智能等***新技术都用上，预测也不一定准确。预测不准，预测性维护就没什么价值。
加之设备模型的积累和迭代需要较长的时间，因此在目前的应用中，“硬件+软件+服务”为主流的收费模式，实施方式也以项目制为主。距离触发裂变，还为时尚早。
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很多物联网公司都在想方设法解决这个问题。
去年Uptake以并购的方式获得了APT公司以及ASL资料库的控制权，就是一个明显的信号。
APT公司（Asset Performance Technologies）的资产战略资料库ASL，可以说是*********的工业设备故障数据库。虽然APT公司成立于2004年，但ASL资料库此前便开始积累，利用超过20年的时间，收集了关于电力、***、炼钢等行业近800种重要设备的信息，可以提供FMEA失效模式效应分析和维护策略建议。
Uptake公司2014年成立于美国芝加哥，提供工业人工智能软件开发及服务，帮助企业客户进行数字化转型。目前Uptake***成功的案例当属与凯特彼勒共同开发的预测性维护平台，改善其生产运营效益。关于Uptake这家公司，在后面还会提到。
还有一些物联网公司正在想办法，利用软硬件一体化的低成本无线传感器，从原先没有数据的地方把数据采集上来，完成从0到1的突破。
能够实现这种突破的根本性原因有4点：
无线连接的普遍存在，以及连接成本的持续降低
小型化的低成本传感器大量可用
企业开始接受边缘计算和云平台协同的思路
使用人工智能监控时序传感器数据变得可行
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