资产绩效管理（APM）2.0成熟度模型通过工业物联网提高
工业物联网（IIOT）与分析相结合，可以改善维护策略，并具有超越简单成本节省的业务利益。随着IIOT的出现，从设备中收集数据正在从基于纸张的手动检查转变为自动化系统。
这可以提高数据质量和数量。支持IIOT的远程资产监控还大大扩展了可以有效监控成本的参数的数量和种类。结合当今更高级的分析，这些数据使工业组织能够实施新的，更有效的维护策略。从反应性，预防性，基于条件，预测性以及最终到规定性维护的成熟连续性进一步进展。
维护成熟度更高，更广泛的业务收益不仅仅是降低维护成本。其中包括改进的准时货物，收入，客户满意度，质量/收益率，安全性和制作过程（WIP）库存。这些好处与执行指标保持一致；增加获得项目批准和项目成功所需资源的可能性。
资产绩效管理（APM）2.0成熟度
对于与维护相关的活动，IIOT提出需要重新审视更高水平的维护成熟度和相关定义。对供应商和用户之间各种成熟模型的审查发现了许多版本和不一致。另外，我们没有行业标准可以建立。缺乏清晰度使得很难比较解决方案，从而导致潜在用户混淆并推迟解决方案的应用。
现在，我们将维护成熟度分为五种类型或级别：反应性，预防性，基于条件，预测性和规定性。此APM 2.0成熟度模型提供：
- 一个基准基准成熟度的模型，以及如何改进的明确理解
- 定义良好和标准化的术语可以更轻松地比较解决方案
- 运营和维护方面的利益相关者可以更好地了解在哪里应用IIOT
工业物联网使组织可以从手动检查转变为自动化系统以收集数据。这大大提高了数据数量和质量，从而改善了维护策略。APM 2.0成熟模型可帮助您回答此问题：“我如何最好地利用IIOT来提高组织的运营绩效？”