作為一名科技工作者，我來回答一下這個問題。

實際上，當前在工業生產領域，透過採用物聯網相關技術已經在很多場景下實現了預測性維護，隨著產業網際網路的發展，藉助於大資料、雲計算和人工智慧等技術的運用，未來預測性維護的應用範圍會進一步得到擴充套件。

目前預測性維護的應用與具體的行業生產環境有比較密切的關係，而且由於不同企業的生產管理流程都有各自的特點，所以方案的設計也要結合具體的應用場景。下面以目前國內一家智慧化程度比較高的汽車製造企業為例，來說明一下預測性維護的實際應用情況。

汽車製造過程中非常注重流程化管理，在整個汽車的組裝生產過程中，整個汽車在生產車間內需要透過吊裝裝置來傳輸到不同的生產環節，而這個吊裝裝置一旦出現問題，那麼對於整個車間的生產會起到非常大的影響，所以如果能夠對吊裝裝置實現預測性維護，那麼會在很大程度上保證汽車生產的順利進行。

按照歷史資料分析，汽車吊裝裝置最容易出現故障的部分是電機裝置和傳動軸承，所以時刻監測這兩個裝置的工作狀態就能夠判斷其目前是否需要維護（更換），而此時就需要各種感測器上場了，透過感測器返回的各種實時資料（主要是工作溫度）就能夠判斷出當前是否需要對該軸承進行維護。

隨著工業網際網路在採集資料、處理資料和分析資料等方面的能力越來越強，工業生產過程中的預測性維護將得到大面積的普及應用，相信在不久的將來，隨著工業網際網路應用成本的下降，大量的中小企業也會部署自己的工業網際網路，而預測性維護只是工業網際網路諸多功能當中的一個。