业界对IIoT趋势的大多数研究都依赖于高级管理层和决策者的见解。
Emory大学的学生和Presenso进行了一项新研究，旨在从工厂级运营和维护（O＆M）员工的角度了解IIoT的前景。
以下是对研究要点的总结：
预测性维护的当前状态
对目前的预测维修系统几乎没有什么不满。传统的预测维修（包括振动监测、油渣分析和热成像）仍然占主导地位，人工统计建模（如Excel）尚未被更先进的技术所取代。
智能工厂技术的前景
O&M专业人士预计，自动化故障报告和自动化维修计划最有可能在未来五年内被广泛采用。对部署机器人辅助维修和无人机/机器人辅助检查的期望有限。
IIoT预测性维护的观点
与高级管理人员相比，运维专业人员对IIoT的预测性维护热情较低。部分原因是“炒作”，这与负责实施的维护和可靠性工作人员产生的共鸣较小。
预防性维修IIoT的实施
IIoT对于预测性维护部署最重要的抑制因素是大数据科学家的技能不足和对机器学习的理解不足。
IIoT预测性维护的影响
总体而言，运维专业人员对物联网预测性维护持积极态度。人们普遍期望提高操作设备效率（OEE）。此外，大多数受访者认为，实时利用和分析数据将有助于做出更好的决策。
总结与结论
总体而言，运维专业人员已经采取了观望的态度，并没有被工业4.0的热情所吸引。他们看到了潜在的价值，但担心部署方面的挑战。
