作为工业数字化领域一个潜在爆发点，预测性维护对德国工程行业的重要性毋庸置疑。因此，大多数公司已经将其提上议事日程。虽然在此领域内，技术驱动的创新理念正逐渐受到机械及零部件制造商的重视，但是在许多情况下，其他主要的成功因素(例如对用户需求的精准理解、商业模式与需求的妥善结合)尚未得到应有的系统性思考。为了能够在预测性维护市场占据领导地位并获得商业成功，除了建立必要的大数据系统并提高大数据分析能力外，企业还需注意以下几个方面：

　　不同创新流程的“市场拉动”：必须要从客户利益的角度出发，通过与客户建立更为密切的协作，借鉴数字化领域的研发方式（例如设计思维与共同创新）来制定预测性维护方案。此外，还需要大幅加快研发速度并融入迭代式开发的理念(快速失败才能快速学习)。不同的市场策略的“数字化模式”：在利用创新的、基于软件的定价模式和销售理念向客户传达产品价值的同时，企业还必须为客户提供具体可量化案例，需要与过往不同的、管理更广泛利益相关方的理念与方法。同时，企业必须认真思考客户如何看待他们在价值链(以B2C模式为基础)上的定位与重要性，如何使客户接受预测性维护的费用。不同合作形式的“网络化方法”：在系统性构建核心能力的同时，企业必须专注于建设自身优势、提高附加值。此外，企业还应以更开放的心态积极加强与合作方的紧密联系，从而完善提供预测性维护服务所需的技能、技术和基础架构。如有必要，企业甚至需要与竞争对手合作，或者与其他生产环节和第三方行业中的公司进行合作。

　　同其他行业一样，数字化也是机械工程领域中的一个必然趋势。即使不考虑数字化带来的商业机遇，也没有任何一家公司能够承担起拒绝数字化变革所带来的损失。在预测性维护这一议题上，管理层同样需要通过制定清晰的战略和系统性的商业模式来积极把握机遇。



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