维修服务创新与工业服务产业化融合发展

工业解决方案的重要性
面向工业企业转型的解决方案，体现三个重要特性，包括：
1）技术和社会的高复杂性。
工业制造系统不同于一般商业化的场景，体现在工艺关联性强，产线装备新旧程度、先进程度以及采购渠道的多样性，使得工厂的设备数据接口、运行机理和故障模型不尽相同，这构成了技术的复杂性。
2）工业企业个性化特征。
不同的行业，以及工业企业不同的现状和发展阶段，对于工业解决方案的具体诉求不尽相同，这使得工业服务需求的信息匹配非常困难。
3）客户重要性。
当企业有工业解决方案需求时，往往对时效性和目标性要求非常明确，他们一开始就对企业增值，抑或对制造系统提高效率、降低成本有明确的需求，这使得工业解决方案满足售前、实施和售后的全部需求，提高了工业解决方案服务商的各项风险。
工业企业转型的不确定性
工业企业转型的要点是规避不确定性。在制造系统向自动化、数字化和智能化升级过程中，对制造系统的稳定性和可靠性要求越高，这无疑增加了不确定性。
1)技术不确定性。
2)目标不确定性。
3)交易不确定性。
4)风险不确定性。
工业维修外包是解决工业转型不确定性的基本模式
知识是解决工业不确定性的基础，一些优秀的工业企业对于工业知识的积累和交互相对专业，这也解释了为何这些企业的转型需求较为明显。
但对于绝大多数的工业企业而言，拥有专业性的第三方服务，依然是当前最需要解决的问题。依照组织规模和产业集中度，可以是由第三方专业组织构成的服务商，或者由企业非生产的运维部门（如设备维修部门、IT部门）等构成的三产独立组织，构成全面服务解决方案服务商，承包工业企业的维修、技术改造和技术服务业务等等。。。
数据驱动的工业服务互联网供应链能力优化

数字运维从业务层面连接用户需求和供给能力，是全面解决方案中的业务辅助工具，同时也是解决目标量化的关键数据。

工业互联网则侧重于对数据分析，是数字运维在预测性维修诊断结果的输入，以提高全面服务解决方案的服务能力。

二者相辅相成，以业务和物理实时数据为基础，通过建模与数据处理，实现在工业服务供应链的产业化应用

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