사물인터넷을 통한 에너지 신산업 발전방향 연구  텍스트마이닝을 이용한 미래 신호 탐색
산업 부문 대비 일반 소비자 시장에서는 예측적 유지보수(predictive maintenance)가 그렇게 활성화되지 못할 수 있다. 일반 소비자들이 구매한 제품들은 대체로 수명이 짧기 때문에, 소비자들이 추가 비용을 들여 제품을 관리하는 것에 소극적이다. 그러나 산업 부문에서 작동하는 기기를 보수하고 그 기기의 성능이 나빠질 때를 예측하는 일은 생산성 제고, 인력의 효율적 배치, 장기 자본 투자 차원에서 중요한 일이다. 기업 관리자들은 보유한 자산의 수명이 대체로 길어, 기계 손상을 방지하거나 최적의 성능을 유지하기 위해 센서와 네트워크에 투자하는 경우의 투자수익(ROI)을 확인할 수 있다. 에너지기업들의 최대 도전과제 중 하나는 그들 장비의 성능을 유지하는 일이다. 고가의 자산은 시간이 지나면서 노후화되는 것뿐만 아니라, 갈수록 늘어나는 기상이변에도 대응해야 한다. 사물인터넷을 통해 생성된 데이터를 분석하고 예측하여 발생 가능한 장비 문제를 사전에 파악하고, 예상하지 못했던 고장 및 사고를 피할 수 있다. 소프트웨어가 자동적이면서 지속적으로 어떤 부분에서 문제가 발생할 것이며, 그 문제의 원인이 무엇인지를 파악하게 됨으로써, 보다 생산적인 시스템을 갖출 수 있게 된다.
누가 판매한 제품들의 수명이 대체로 길지