礦山工業進入4.0時代，“網際網路+礦山”已註定成為礦山工業發展的新模式，網路化、資料化、資訊化逐漸成為礦山企業發展的新特徵和接下來需要努力發展的方向，也是幫助礦山企業實現高效、安全、綠色、可持續發展的必經之路，在發展過程中的最關鍵的問題是要創新礦山管理模式、建立資訊化管理體系，最終實現礦山工業生產的智慧化、管理的高效化、產業的互聯化以及決策的資料化。
而隨著工業 4.0 繼續推動資料科學的發展，在需要維護時能夠精確檢測並且發出訊號的人工智慧技術將進一步發展。許多企業已經在利用資料驅動的洞察力來超越預防性維護層面。現在的企業不需要再是實行主觀的維護服務時間安排，也避免了隨之而來的不可避免的浪費、冗餘和中斷現象，現在的維護是以一種更加動態的策略來進行。
企業經常會使用聯機資料來實時追蹤效能變數，即通過各種物聯感測器來監測機器。當這些變量表明機器效能正在下降時，技術人員就能夠在機器資產出現故障並且早在需要關停一條生產線之前介入。只有在必要時，同時又趕在不可挽回之前進行維護。這不僅僅是礦業，也是從製造業到石油和天然氣，再到製藥，到零售這各個領域的維護、維修和操作人員多年以來一直夢寐以求的一種能力。而現在，這種等待可以結束了。
智慧化，預測性維護的行業趨勢。
礦業領域中，大型裝置多並且互聯。例如選煤廠和選礦廠中的各個裝置，互聯為生產中的各個環節，各個機器的工作聯絡密不可分。所以裝置的執行保護，維護保養成為了一個不可忽略的重要工作。
但是傳統的巡檢式維護方式到底能延長多久裝置的使用壽命？真的能減少裝置故障嗎？不難看出中間存在很多弊端：
1、 裝置常常處於超負荷的運作狀態（尤其在生產任務繁重時），增加了產生小故障的可能性。小故障由於可見性低不易被維護人員監測，就極易產生致命大故障。
2、 被動式的維護，是多數傳統企業的處理方式。在裝置產生故障之後，才採取一定的措施來修理。在一定程度上對裝置的傷害加重且對生產效率的提高也是不利的。
3、 維護方式過度依靠人工，且效率低下。企業會專人對裝置進行巡檢式的觀察監測。肉眼檢查的侷限性和不及時性，造成了效果不佳。有經驗的老員工的點檢效果會好上一些，但是經驗不可複製，新舊員工交替也是問題。
這些常見的弊端，對裝置本身以及生產效率都產生影響，逐漸降低企業的整體效益。
目前多數的企業的核心還是在與系統的演算法上面，並且將智慧AI模組部署於系統中，因而系統可以自學習，自判斷。而由此，預警系統衍生的另一大核心就顯示出了重要性，“大資料”。
系統不僅需要完成資料採集與展示，還要進行處理與分析。“大資料”的龐大給了系統足夠的資料量來做參考，系統對於機器的異常狀態判斷，故障診斷才愈發準確。並且，系統會根據每個不同裝置的使用週期和壽命來自行調整對於資料的判斷和處理。隨著裝置零件的老化，它們對壓力的反應與新的時候不同。因此，維護計劃應該隨著時間的推移進行調整，以考慮不斷變化的故障率，這些時間表可以使用機器學習輸出新的模型。
裝置線上監測曲線圖
裝置在全生命週期的不同階段有著不同的表現，裝置故障有一個“浴缸曲線”的說法，把裝置壽命劃分為三個主要階段：早期故障率階段、穩定狀態階段和損耗階段。通常機器在使用壽命開始時，會經常出現故障。但隨著時間的推移會進入穩定期，維護過程會逐漸消失，故障更為罕見。而到了後期機器故障會率會飆升，最終報廢。
最終，根據系統的分析，對每臺具體的裝置進行異常狀態下的預警。通過處理方式的錄入與系統學習，會給出愈加準確有效的參考處理方案。考慮到使用者體驗，資訊直接簡訊，微信推送到具有管理許可權人員。並且安爾法系統中所兼帶的庫存管理系統，可以將裝置的零備件等材料錄入系統。當預警處理方案被批准，所需要的零備件可直接顯示倉儲位置編號。在計劃停機維護中，提前準備，提貨，維保工作高效，快速完成。庫存量少，自動給出採購計劃。
預測性維護帶給裝置監測的變化。
而且針對，廠區內安裝的施工條件複雜，安爾法將感測器開發到小型化並且整合化，將振動，溫度等感測器整合於一體，並且通過無線傳輸，傳輸穩定，抗干擾能力強，並且完美解決了裝置周邊佈線施工的複雜度。不論從前期安裝或者後期維護更換等方面，都省掉了大量繁雜工作，不影響原裝置的正常執行。
通過預警監測，達到預測性維護，所對裝置的穩定良好執行保護是關鍵。
1. 最大限度地減少非計劃停機時間，避免突然性故障時間
2. 合理根據故障針對性維保裝置，從而可減少計劃停機，並且延長裝置使用壽命
3. 最大限度地減少備件和耗材的成本，並優化備件耗材的庫存管理
4. 現場點檢人員的工作量大大減少
在工業4.0的契機下，航空，汽車等行業已經成熟地應用預測性維護優化機器的管理。礦業也需要應用更前沿的智慧化來提升安全與效益，預測性維護不是唯一方向，但是工業裝置的智慧化管理程序必經之路。資料驅動決策的數字運維，將成為工業網際網路的基礎，真正的礦山管理變革。