每天我们查看并阅读有关新技术和业务方式的文章，报告和研究，这些方法将大大改变我们需要从事工作的方式。

根据这些信息，我们必须要做的就是为备件按需设置3D打印，收集数据的传感器，用于培训的虚拟现实以及增强真实性，以向工厂的地板提供维护说明。再加上一位智能助手（可能集成到您的个性化物联网可穿戴设备中），许多带有历史学家数据的预测分析以及正在进行的机器智能，该智能构建了算法，以不断改进ROI决策。

然后将所有这些都放在基于云的平台上，以启用轻松访问，并使用累积数据在购买点启用生命周期决策，并为新机械和设备提供更好的设计参数。

然而，大多数公司仍在努力实施和维持基本可靠性和可维护过程的基本面。许多通常不信任他们的数据。通常的评论是：“我认为我们的数据充其量是50％准确的。”随着收集更多的实时事实，进行更多基于条件的数据收集将有助于这些情况。它不会灌输获得四分之一过程的好处所需的纪律文化。

截至2018年6月，在田纳西州橡树岭国家实验室开发的Summit IBM超级计算机是世界上最快的，能够拥有200 PETAFLOPS。那是200千亿美元（x10^15.）每秒浮点操作（拖鞋）。同时，他们在PM优化方面做得很好，以支持使事情运行的基础架构。这是按照定期会议的每小时决定的速度要慢得多的，以审查当前的任务并为更好的维护实践做出决定（正是这种纪律文化才能使基础设施成功获得成功）。

这项新技术仍处于起步阶段，尤其是在实用和负担得起的应用方面。对于大多数人来说，这是当前实践的巨大空隙（只是试图使产品脱离门并对维护问题做出反应），可以使用数字增强的工具，大数据和机器智能。

随着这么多新的数字技术的发展和实用应用程序，以更好地运营业务，因此不确定下一步该怎么做。当存在这样的全球性和破坏性过渡时，不确定性的五到七年是正常的。随附的图是Gartner的“炒作周期”，通过五个阶段的视觉显示新兴技术的成熟度。目前，全球维护数字过渡处于第二阶段：膨胀期望的峰值。

我建议至少做两件事。这听起来很简单，但是如果是，公司都会这样做：

•在一个区域（无论多么小）进行试点项目，以证明正确运行可靠性和维护过程的实践和优势。

•清理您的数据，以使其可信，或者即将到来的技术的大部分好处将毫无用处。

关键是要做某物。正如马克·吐温（Mark Twain）所说：“取得成功的秘诀就是开始。”EP

位于Klaus M. Blache的基于Knoxville，是Univ的可靠性和可维护中心主任。作者：王莹，田纳西州联系他kblache@utk.edu。