靠谱的维修维护，同时，平台还具备强大的数据分析功能，能够精准把握用户需求，不断优化服务流程，提升用户体验。
尽管PdM具有巨大的吸引力，并且各个行业的思维模式明显转移，但Roland Berger现在发现，超过50%的尚未推出自己的预测维护业务模式。
这也说明目前发展方式主要受技术驱动，未让客户共同参与。业内普遍认为已基本掌握了支撑预测的主要技术：受访对象认为，预测性维护所需的技术已大体就位。层面进行预测和决策支持。许多企业尚未明确在价值链上的定位：预测性维护复杂部分之一是将机器运行数据适当转化为对整个生态系统的认知以及客户实际收益。约65%的受访者表示其尚未明确自身定位。缺乏数字化专业知识与技术导致的。几乎所有市场参与者都很难判断客户的“生态系统”和配套平台未来会如何发展。但企业必须进行自我调整应对这些变化，清晰认识预测性维护的逻辑和价值。40%的对象甚至未明确排除与直接竞争对手合作的可能性。
仍未明确预测性维护的盈利模式：有90%的受访对象提到了如何通过提供预测性维护服务盈利的问题，这显然是企业尝试建立商业模式时候面临的普遍困扰。原因之一是长久以来，制造业的客户不愿为数字化服务买单。受访企业现在更多考虑基于成本的定价模式，而非基于业绩表现“更数字化”的模式。（图4）不过，也有许多企业已经清醒地认识到，这项新的服务需要新的思维方式。
由于机修工作涉及生产岗位，技术研发，外围动力等多个部门，为了搞好工作，必须与各个方面保持良好的沟通联络，在于各方中认真按照职业道德，以谦虚和谨慎的态度积极与各方沟通，以饱满的热情和出众的工作成绩回馈各方，得到了各方的支持，同时也提高了我个人的处事能力。在这几年的工作当中，维修工作中也摸索出了许多的经验和成就，但也遇到不少依然存在的问题和困难，需要在今后的工作当中继续努力，解决和克服。如对产品的某些具体生产流程和工艺还未深入的了解和掌握；有时候工作中信心不足，容易出现低级的失误，处理一些问题时考虑片面，不够周全等。在今后的工作中，我将继续前行，克服不足，朝着一下几个方面努力：学无之境，时代瞬息万变，各种知识，工作方法日新月异，要求我们必须坚持不懈的学习充电，以适应行业发展的新需要。
此外，企业还应以更开放的心态积极加强与合作方的紧密，从而完善提供预测性维护服务所需的技能、技术和基础架构。如有必要，企业甚至需要与竞争对手合作，或者与其他生产环节和第方行业中的进行合作。同其他行业一样，数字化也是机械工程领域中的一个必然趋势。即使不考虑数字化带来的商业机遇，也没有任何一家能够承担起拒绝数字化变革所带来的损失。在预测性维护这一议题上，管理层同样需要通过制定清晰的战略和系统性的商业模式来积极把握机遇。