集成商必須聚焦他們時間和資源，畢竟，對物聯網相關的所有新產品、解決方案和策略進行挑選可能會讓這項任務變得有些疲憊不堪。

確實，根據IoT Analytics分析公司2017年7月的一份報告顯示，物聯網領域的平臺提供商數量正以每年50%的速度增長。還有數百家公司涌入市場，推出一系列產品。

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32%的物聯網平臺圍繞工業用例

技術專家如何排除物聯網市場的復雜性并找到可行機會?可以從“32%的物聯網平臺圍繞著工業用例(IoT Analytics)”開始切入。雖然消費者物聯網占據了新聞頭條，但工業物聯網為集成商帶來了巨大機遇。

IoT Analytics研究發現，商業物聯網支出的主要領域包括制造業和工業(32%)、智慧城市(22%)、能源(21%)、移動(20%)、供應鏈(16%)和零售業(14%)。同一位研究人員就項目啟動數量發表的另一份報告顯示，主要領域是互聯工業、智慧城市和智能能源。

讓連接有意義

橫跨所有這些領域的一個特別令人感興趣的解決方案是預測性維護，也稱為預防性資產維護(PAM)。 IoT Analytics稱，該解決方案市場需求將以39%的年增長率增長，從2017年的22億美元增長到2022年的109億美元，采用這些解決方案的組織報告了效率提升幅度從25%到30%不等。

預測性維護和PAM包含五個核心領域：狀態監控硬件、工業自動化硬件、連接系統、存儲技術和分析工具。這些系統可以觸及從工業機械和車輛到暖通空調和公用電網的所有設備。使用這些系統的行業包括航空公司、公用事業公司以及石油和天然氣公司。

IBM、SAP、西門子、微軟和GE，以及C3 IoT、Uptake和SpaceTime Insight等小型公司是預測性維護領域的主要參與者。有效地使用它們的系統，可以減少昂貴設備的故障，減少或消除代價高昂的停機時間，提供了如何更有效地運營企業和機器的見解，以及引入新產品和服務機會。

Cognizant Digital Business的AI和分析咨詢業務全球負責人Scott Schlesinger說：“它們提供了更深入、更廣泛的業務視野。”

進入預測性維護市場，首先要了解哪些產品和解決方案可用，以及如何組裝它們以獲得***成效。預測性維護系統不是即插即用的主張，它們可能需要跨越前面提到的五個核心區域，這可能會波及移動性、云以及其他領域。但更重要的是，它們是物聯網收入的豐富潛在來源。