7 главных тенденций прогнозного обслуживания благодаря решениям Интернета вещей в 2025 году

“

Саммари: В этой статье вы узнаете, как прогнозное обслуживание на базе Интернета вещей в 2025 году снижает простои и затраты. Мы рассмотрим датчики, пограничные вычисления, ИИ и ML, цифровые двойники, AR, модель PdMaaS и кибербезопасность, а также реальные примеры, ключевые выгоды и советы для внедрения, масштабирование, метрики успеха и риски эксплуатации.

Прогнозное обслуживание на базе решений Интернета вещей меняет то, как отрасли управляют активами, заметно сокращая простои и операционные затраты. В 2025 году компании в разных отраслях всё активнее используют стратегии прогнозного обслуживания, усиленные технологиями Интернета вещей, чтобы заранее устранять проблемы с оборудованием, уменьшать число отказов и повышать производительность.

Предлагаем рассмотреть семь главных тенденций прогнозного обслуживания, которые формируются благодаря решениям Интернета вещей и зададут направление на ближайшие годы.

1. Расширение использования датчиков IoT и мониторинга в реальном времени

Одна из ключевых тенденций в прогнозном обслуживании — более широкое применение датчиков Интернета вещей для мониторинга оборудования в реальном времени. Датчики Интернета вещей постоянно собирают данные с разных машин, что позволяет компаниям заранее предсказывать и решать задачи обслуживания до того, как произойдут критические отказы.

К распространённым датчикам Интернета вещей для прогнозного обслуживания относятся:

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

По оценкам отрасли, компании, применяющие прогнозное обслуживание на основе датчиков, могут сократить незапланированные простои до 25%.

2. Расширение применения краевых вычислений

Пограничные вычисления позволяют обрабатывать данные прямо в месте их сбора. Для прогнозного обслуживания это заметно снижает задержки, ускоряет принятие решений и уменьшает нагрузку на облачную инфраструктуру.

Преимущества пограничных вычислений:

Аналитика в реальном времени: мгновенная обработка данных и обнаружение аномалий.
Снижение трафика: передаётся только нужная информация, что оптимизирует использование сети.
Усиленная безопасность: меньше данных уходит во внешние сети, снижаются киберриски.

По оценкам отрасли, к 2025 году почти 50% данных, создаваемых предприятиями, будет обрабатываться на периферии, что заметно повлияет на стратегии прогнозного обслуживания.

3. ИИ и машинное обучение в предиктивном техническом обслуживании

Искусственный интеллект и машинное обучение будут играть ключевую роль в обработке больших объёмов данных с датчиков Интернета вещей. Современные алгоритмы выявляют закономерности и предсказывают отказы оборудования до того, как они произойдут.

Ключевые области применения:

Обнаружение аномалий: быстро выявлять отклонения от нормальной работы.
Прогнозное моделирование: оценивать срок службы оборудования и интервалы обслуживания.
Анализ первопричин: автоматически находить корневые проблемы.

По прогнозам отрасли, к 2025 году компании, использующие прогнозное обслуживание на базе ИИ, сократят затраты на обслуживание на 10–20%.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!

4. Цифровые двойники для более точных предиктивных инсайтов

Цифровые двойники — виртуальные копии физических активов — меняют прогнозное обслуживание, так как дают возможности для моделирования и более глубокого понимания работы оборудования.

Цифровые двойники позволяют:

Мониторинг активов и моделирование в реальном времени
Прогнозные сценарии для оптимизации графиков обслуживания
Удалённую диагностику и устранение неполадок

По оценкам отрасли, цифровые двойники могут сократить время простоя на 30%, заметно повышая операционную эффективность.

5. Интеграция с дополненной реальностью (AR)

Дополненная реальность всё чаще помогает техникам во время работ по обслуживанию. Данные прогнозного обслуживания из Интернета вещей вместе с AR-очками упрощают сложные операции и ремонт, уменьшая количество ошибок человека.

Преимущества AR в обслуживании:

Визуализация данных датчиков Интернета вещей без использования рук
Пошаговые подсказки в реальном времени
Удалённая помощь специалистов, повышающая точность и безопасность

По оценкам отрасли, внедрение AR в промышленном обслуживании будет расти на 66% в год до 2025 года.

6. Предиктивный ремонт как услуга (PdMaaS)

Модель «прогнозное обслуживание как услуга» даёт компаниям гибкость внедрять решения прогнозного обслуживания без крупных первоначальных вложений. Поставщики PdMaaS на базе Интернета вещей берут на себя аналитику данных, мониторинг активов и удалённую отправку оповещений.

Преимущества включают:

Снижение капитальных затрат
Простое масштабирование на несколько площадок
Доступ к передовым технологиям без собственных специалистов

По оценкам отрасли, мировой рынок PdMaaS будет расти со среднегодовым темпом около 28% до 2025 года.

7. Акцент на кибербезопасности устройств Интернета вещей

По мере роста внедрения Интернета вещей защита датчиков и данных от киберугроз становится всё более важной. Данные прогнозного обслуживания, которые могут быть чувствительными и критически важными для бизнеса, требуют надёжных мер кибербезопасности.

Ключевые меры кибербезопасности:

Безопасная аутентификация устройств Интернета вещей
Сквозное шифрование передаваемых данных
Регулярные аудиты безопасности и обновления прошивок

По оценкам отрасли, к 2025 году рынок кибербезопасности для Интернета вещей достигнет 36,6 млрд долларов, что подчёркивает его растущую значимость.

Реальные примеры применения прогнозного технического обслуживания с использованием IoT в промышленности

Вот несколько успешных примеров из реальной практики, показывающих преимущества прогнозного обслуживания:

Мнения экспертов

«Прогнозное обслуживание, основанное на данных Интернета вещей, больше не является опцией — это необходимое условие для компаний, которые хотят оставаться конкурентоспособными и эффективно управлять затратами», — Кевин Эштон, технологический новатор, который ввёл термин «Интернет вещей».

«Внедрение прогнозного обслуживания на базе Интернета вещей позволяет компаниям заменить реактивные подходы проактивными стратегиями и заметно повысить операционную эффективность», — Майкл Э. Портер, профессор Гарвардской школы бизнеса.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.

Заключение

В 2025 году прогнозное обслуживание на базе Интернета вещей существенно преобразит отрасли, снизит затраты, повысит надёжность и усилит конкурентные преимущества. Компании, которые заранее примут эти ключевые тенденции, займут лидерские позиции, повышая эффективность и обеспечивая рост благодаря инновационным решениям Интернета вещей.

Оставайтесь в курсе и используйте прогнозное обслуживание на полную.