E82***22K2C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（IndustrialEdge）概念的一部分。这款紧凑型边缘设备以嵌入式工控机SIMATICIPC227E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。E82***22K2C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MitsubishiElectric'sAIcreatestheState-of-the-ARTinTechnology，“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。E82***22K2CBSTKombireglerTypEKR100I308-02EKR100I3082SiemensSteckbareLastrennleiste/Lastrennschalte​r3NJFestoLeneartechnikDGPL-32-500-PPV​-A-B-KF-KU-SHDGPL32SimaticNETCP443-56GK7443-5DX04-0XE06GK7443-5DX04-0​.SickDistanzmesseinh​eitDME3000DME3000-111DME3000111HSBAutomationLiniearantriebBeta80-CP-ZSD-32AT1​0-210.SiemensSINAUTLSAMKG24V6MA5530-1AA11versiegeltSiemensFBGHochspannungsei​nheit6FK4211-8AAversiegeltSiemensFBGserielleAnschaltung6FK4206-8AAversiegeltSimaticThinClient10"6***6646-0AA21-2AX06***6646-0AABAUERFrequenzumricht​erFU-D-C-2-230-00​4GEBEndress+HauserNivosonicFMU671ovpSimaticS7CPU416-26ES7416-2XK02-0AB06ES7416-2XK02-0​PsionTeklogixFahrzeugtermina​l8260LCDRechnerAllenBradleyPLC-5/40Controllnet1785-L40C15/E)