業界對IIoT趨勢的大多數研究都依賴於高級管理層和決策者的見解。
Emory大學的學生和Presenso進行了一項新研究，旨在從工廠級運營和維護（O＆M）員工的角度瞭解IIoT的前景。
以下是對研究要點的總結：
預測性維護的當前狀態
對目前的預測維修系統幾乎沒有什麼不滿。傳統的預測維修（包括振動監測、油渣分析和熱成像）仍然占主導地位，人工統計建模（如Excel）尚未被更先進的技術所取代。
智能工廠技術的前景
O&M專業人士預計，自動化故障報告和自動化維修計劃最有可能在未來五年內被廣泛採用。對部署機器人輔助維修和無人機/機器人輔助檢查的期望有限。
IIoT預測性維護的觀點
與高級管理人員相比，運維專業人員對IIoT的預測性維護熱情較低。部分原因是“炒作”，這與負責實施的維護和可靠性工作人員產生的共鳴較小。
預防性維修IIoT的實施
IIoT對於預測性維護部署最重要的抑制因素是大數據科學家的技能不足和對機器學習的理解不足。
IIoT預測性維護的影響
總體而言，運維專業人員對物聯網預測性維護持積極態度。人們普遍期望提高操作設備效率（OEE）。此外，大多數受訪者認為，實時利用和分析數據將有助於做出更好的決策。
總結與結論
總體而言，運維專業人員已經採取了觀望的態度，並沒有被工業4.0的熱情所吸引。他們看到了潛在的價值，但擔心部署方面的挑戰。