驱动和控制子系统利用预测洞察来安排维护操作或配置生产系统的运行。该子系统可以与企业应用程序（例如 ERP 和资产管理系统）交互，以确定安排维护的最佳时间。为此，系统会考虑待处理生产订单的状态。同样，驱动和控制子系统可以配置机器的运行，以延长其使用寿命。
除了减少停机时间和提高设备综合效率 (OEE) 之外，预测性维护还能基于资产即服务 (AaaS) 模式，实现一系列全新的企业维护业务模式。该模式使原始设备制造商能够根据产品使用情况而非固定的预付价格来收费。为此，他们利用对资产状况和健康状况的洞察来规划维护、维修和现场服务运营。同样，它们还能提供资产状态以及必须执行的维护操作的可视性。在此背景下，还可以实 英国电报号码数据 施维护即服务 (MaaS) 模式，该模式向客户提供资产维护和维修洞察并收取费用。
未来，MaaS 和 AaaS 将为工业企业规划 MRO 运营提供更大的灵活性。例如，制造商将不再需要签订昂贵的维护合同，而是能够根据资产的使用情况支付维护服务费用。
高速网络基础设施、大数据平台和高级分析技术等数字基础设施和技术是预测性维护解决方案的主要支柱。在为预测性维护实施可靠的数据采集平台方面，Allied Telesis 解决方案提供了强大的价值主张。一个突出的例子是，Allied Telesis 的全自主网络解决方案使制造企业能够集中控制和管理多台设备，同时支持至关重要的恢复和配置服务。该解决方案基于无线流量分析提供灵活的网络配置功能。具体而言，流量分析可用于了解如何以最佳方式配置网络以满足需求。它还有助于建立高性能广域网解决方案，确保来自不同设备的维护数据能够可靠地传输到云端。