工业物联网(IIoT)和机器学习早就不是新概念：让机器与中央服务器(以前称为M2M)进行通信的概念，推动了通用电气、罗克韦尔自动化和西门子等工业巨头的崛起。它们带来的改变是增强相互之间连接性和降低功耗，并使计算成本呈指数下降；如果将其与易于部署的云平台相结合，就可以实现即时预警，预警的效率取决于算法的准确性，未来的发展道路可能会更加坎坷。

来自多个连接传感器的数据冲击足以压倒哪怕是最有经验的设备安全专家。IIoT的关键部分不是连接到互联网，而是理解所有原始数据——自60年代以来，机器学习算法已被广泛使用，但由于可伸缩云计算的可访问性，直到最近，它们在特定任务中的表现才超过人类。我们现在能够训练算法，在语音识别、图像识别或玩策略游戏等任务中击败最优秀的人，前提是我们有大量的数据来训练它们。

我们生活中必须依靠机械设备来过我们的日常生活。从发电厂到自来水公司、办公室空调和存储共享照片的数据中心，机械设备基本上运行着我们的生活。但事情并不总是按计划进行，有句俗话叫计划赶不上变化。

不久前，美国的新奥尔良遭遇了一场大风暴，在几个小时内降雨量达到200—250毫米。由于城市大范围的积水造成严重内涝，致使房屋受损，人们被迫从家园和社区撤离，造成这场灾害的原因在于16台关键泄洪泵，由于暴风雨原因计划中的维护中断，泄洪泵恰巧故障停机。这意味着16台负责泄洪的水泵停机无法排除积水，导致100多万人的城市遭受洪灾。

我们承担不起因为疏忽、意外对我们企业、城市和生活提供运转的关键设备故障所造成的“非正常停机”。但是更换所有重要的老化设备需要大量的投资，而目前的维护模式是过时和低效的，需要采取一种更先进的维护方式，即利用技术的进步来帮助我们的机器更加可靠，这就是“预测性维护”的概念。

1999年《软件营销部队》（Salesforce）的推出促使科技界陷入狂热。用户每个月需要支付类似租金的费用来使用网站上的各种服务，这些服务涉及客户关系管理的各个方面，从普通的联系人管理，产品目录到订单管理，机会管理，销售管理等。他提供一个平台，使得客户无需拥有自己的软件，也无需花费大量资金和人力用于记录的维护，储存和管理，所有的记录和数据都储存在云平台上面。同时和普通的自己购买的软件不一样，用户随时可以根据需要去增加新的功能或者去除一些不必要的功能，真正地实现按需使用。在接下来的十年里，软件即服务(SaaS)将席卷世界，不仅改变了组织购买软件的方式，而且也改变了他们运营和计划预算的方式。

IT经理喜欢SaaS，因为对他们而言，则可以避免购买硬件、开发软件等前期投资以及复杂的后台管理问题。更新或更换供应商费用飙升的日子一去不复返了。

我们目前的工业市场也正在上演相同的情况。这一转变使我们工矿行业对其老化的设备设施无需前期投资，因为前期投资一直阻碍我们从先进的机械诊断技术中获益。

我们很高兴地宣布推出我们的最新产品——安尔法PHM全生命周期解决方案。PHM是大规模部署连续诊断的可行解决方案。我们的传感器悄无声息的监测着你的设备，时刻号着机械设备运行的脉搏，并不断学习，保护者你的设备安全运行。有这样的设备健康管家24小时保护着你的设备安全，你就可以在晚上睡得更好。

基于不断增长的故障知识库，监测的数万台机器，以及与国际多家知名矿业公司合作，目前拥有数十亿小时的机器学习时长，模型算法不断的完善，我们的模型算法经过训练，应用中能最快5天预测出设备故障，并为用户提供高度可操作的方法和建议。由于我们提供软件即服务（SaaS）模式，不需要昂贵的前期投资，使每个工厂都可以真正获得预测性维护。

通过将互联网和人工智能以及软件即服务的定价模式相结合，我们的解决方案可以帮助我们的合作伙伴以更高效、可靠的方式运行他们的机器，同时对环境的影响更小。通过这样做，帮助我们这些每天依赖机器的人过上更健康、更安全的生活。