我阅读了博世的物联网和预测性维护。
文章指出：
预测性维护就是这样一种 IoT/M2M 解决方案，它通过促进资产的主动维护和维修来帮助降低运营和资本成本，同时允许更有效地利用维修资源 - 人工和更换产品
对于配备此类技术的车辆，服务公司是否使用遥测技术从车辆中获取数据、挖掘数据以预测维修/保养需求并提醒车主？
我的汽车仪表盘上有许多指标。但是，通常对于我和我认识的其他人来说，目标是避免这些警告并遵守维修计划。即便如此，有时仪表板也不会提醒我们，人们确实会报告错误警报，服务人员也不会检测到故障。我希望技术向前发展，有办法上传数据并预测哪个仪表板没有配备。例如，汽车发动机迅速升温但不足以点亮行车灯
我很想知道是否有这种或类似技术的部署？
在描述当前部署时，将其称为 IoT 解决方案可能有点乐观。总体目标是摆脱一组常规服务时间表（这是一种非常原始的方法），并优化到车间的行程，以减少前往车间的次数，同时涵盖更多项目。这可能是通过换油（考虑到温度）来完成的，时间比其他任何事情都长。
从多个来源获取数据，汇总多辆汽车以识别潜在故障的早期指标等更像是一个新兴领域——但像特斯拉这样的公司肯定会从他们的汽车中收集遥测数据（并使用它来调整他们的软件，以及向用户发送通知）。小型汽车可能不是收集预防性维护数据的最佳目标，尽管没有理由不能检测消耗品（这对于共享汽车或自动驾驶汽车实际上非常重要）。
对于更大的机器（或寿命有限的电子元件），可能有更多的空间来关联更广泛人群的行为——并且安排停机时间可能会给昂贵的设备带来更好的回报。
至于处理警报，汽车不仅限于使用灯泡显示一组预设图标，事情已经发生了变化。许多汽车至少有一个小型点阵显示器，全彩色全柔性仪表板显示器并不少见。如果解决了可靠性问题，柔性显示器实际上可以比传统的机械指示器省钱。
如果出现安全问题，汽车可以采用“跛行回家”模式，或者在汽车启动前需要关闭仪表板上的弹出窗口。将汽车连接到互联网，并使用手机应用程序进行远程控制是否明智值得商榷，但这是新常态。