工厂和仓库的运营方式每天都在发生变化。这句话并没有什么特别之处。然而，真正的启示在于，当涉及到 MRO 时，这些日常变化会带来看不见的后果。未来需要做些什么才能让这些设施在越来越苛刻的吞吐量水平下继续运转？更不用说应对设备资产部署方式的不断变化了。
或者自动化的作用不断扩大，以应对劳动力短缺。显然，被动和预防性维护做法不太可能满足未来需求。下一代 MRO 技术（如预测性维护和智能眼镜）的早期阶段已经到来。但只适用于最先进的公司。正如Synovos 的 Mike Weinberg在本月的 NextGen Supply Chain 采访中指出的那样，大约 70% 的公司甚至没有资产清单。
“他们不仅没有基本信息，”温伯格说，“而且他们还没有确定资产等级和维护资产所需的部件。”当有关每项资产的硬数据对于预测性维护计划至关重要时，这就成了一个问题。从本质上讲，预测性维护是实时维护。预测性维护不是等待设备发生故 委内瑞拉电子邮件列表 障或按照预设的时间表进行维护，而是仅在需要时进行。
换句话说，今天只维护需要维护的输送机的特定部分。不多不少。总体结果是停机时间最短，设备效率最高，成本最低，干扰最少。这与预测性维护形成鲜明对比，预测性维护通常需要整个设施部分停机一段时间，这可能会影响预期的吞吐量水平。
系统供应商 Knapp 的 Kevin Reader等人专注于预测性维护降低运营成本的潜力。他谈到一家德国杂货商已经在七个配送中心使用预测性维护三年了。Reader 说，总体目标是将运营成本降低 3%。Reader 没有透露实际数字，但表示已经超额完成了这一目标。重申一下，随着预测性维护的出现，七个配送中心的总体运营成本节省了 3% 以上。