海恩法则是飞机涡轮机的发明者德国人帕布斯?海恩提出的一个在航空界关于飞行安全的法则，该法则指出：每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故、300起未遂先兆以及1000起事故隐患（图6-9）。
今天，我们已经能够制造出各种用途的大型设备，如喷气式飞机的涡轮机组等。这些庞然大物的制造过程十分复杂， 因此在产品交付之后必须进行经常性的维护检修，保障其稳定，一旦出现异常，则损失巨大。
以商业航空为例，时至今日，大家在乘坐飞机出行时，还会经常遇到因设备故障导致航班延误或取消的情况。且无论多小心，也可能会有空难之类的事情发生，为无数家庭蒙上消之不散的阴影。
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设备问题的处理，传统的应对是“反应式”的，也就是发现故障再进行处理。就像处理人体的健康问题一样，大病大治，小病小治，对症下药。
《鹖冠子?世贤第十六》曾记载这样的故事，魏文王曾求教于名医扁鹊，问其兄弟三人谁的医术最高明。扁鹤认为自己的医术最弱，因为其大哥的医术，在病症没有表现出来之前，就能化解于无形（上医治未病）。 其二哥的医术，在病状初起之时，症状尚不明显，就能药到病除（中医治欲病），而自己处理的都是重症患者（下医治已病），与其两位兄长的境界相比，自是逊色不少。
如同扁鹊对医术的分级，对于设备检修方法，同样可以分为故障式（大故障能够处理）、状态式（小问题及时发现） 和预测式（预测故障发生的趋势）。过去，我们最多只能做到状态式，对于预测式方法是“渴”望而不可及，但在未來的 “智联世界”，有些改变正在逐步发生。
物联网和大数据技术的发展为人类实现了与设备之间的无界沟通，每个设备不再是冷冰冰的机器，而是一个能够通过网络连接，实时传输内部数据的网络节点。设备在交付使用之后，提供商可以提供持续的运行状态监测服务，通过对设备数据的分析，为设备运行和故障检修捉供优化的作业安排。
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这将会改变未来的行业生态：设备生厂商会转变为服务提供商，负责设备的安装和维护，形成自己的闭环业务链条， 而运营商将购买透明化的设备服务，只需要关心对终端客户的服务优化，无须再关心设备的维护和检修等后台业务。
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传统的设备维护，受限于CPS和海量数据处理技术的滞后，既无法获得设备全方位的内部实时数据，也不易对复杂设备的内部数据进行快速准确的分析，使得设备维护水平始终停滞不前。
如今，互联网时代催生的云计算和大数据处理 技术，成功地解决了海量数据的存储和处理，并可根据业务需要进行计算能力的弹性分配。与此同时，在传感器插上了通信的翅膀之后，物联网技术也是一飞冲天，可以说是“只有想不到，没有感不到”。
?FirmBee
在风力发电领域，作为一名负责发电机组维修的工作人员，未来的工作可能是这样的：你把工作车停泊在辽阔的大草原上，正在欣赏着无边的风景（图6-10），就在这时，系统发来信息，提示在未来的某个时刻，你附近的某个发电设备由于器件老化的原因，设备发生故障的概率已超出警戒线， 必须对部分模块进行替换处理。
系统同时已经根据你所处的位置规划好了路线，希望你能够即刻驱车前往；与此同时，用于替换的设备已经在运输的途中，将与你几乎同时到达指定地点。而将要进行维修的发电设备也已经提前进行了规划， 预设了停转时间，以便配合维修工作的开展，整个过程将实现无缝衔接。
?cybergalactic
过去，由于突发性的故障问题导致的航班延误事件，也会随着工业4.0时代的到来而大量减少。内置传感器和通信网络的互联会让大数据分析平台获得设备内部的实时数据， 一方面与历史故障数据进行模式匹配，另一方面与同批次的设备进行横向对比。由此，异常点将会被及时发现，并提前对航班计划进行调整。
?MichaelGaida
为了应对突发的设备故障问题，公司往往需要准备大量的配件库存。而在未来，这种情况同样会大幅改善。预测性维护时代的到来，将有可能造就零库存的业界神话。据SAP 公司介绍，一家生产飞机零部件的大公司在采用其提供的预测性维修系统后，库存费用节省了200万美元，在生产流程方面缩短了 25%的时间，降低了 30%的组装库存水平，并减少了 40%的加班费用。
?MichaelGaida
国内，东方航空公司已经进行了尝试。他们使用工业互联网平台搜集了 500多台CFM56发动机的高压涡轮叶片保修数据，结合远程诊断纪录和第三方数据，建立了叶片损伤分析预测模型。从前，需要把微型摄像头伸入发动机内进行检查。现在，只要根据数据分析平台上的结果就可以预测发动机的运行情况，定制科学的重复检查间隔，从而提升运营效率。
skeeze
从资产的被动式维护，到主动式自检，再到运营的全局优化配置，技术的进步将改变人类的认知方式，并将最终改变人类世界的运行规则。
是我们推动了科技，还是科技在改变我们？不管是哪一种，你已经离不开它了。
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