CACR-SR15BB1ES实现预测性维护，不能一蹴而就，需要多层次、逐步完成。下面是在生产设施内开始实施预测性维护的三个关键步骤：
　　■ 改变采购优先等级：工欲善其事，必先利其器，想要利用大数据以及物联网来实现预测维护，必须要有能够产生这些运营数据的设备。互联设备逐渐成为范式，但是在采购流程中，必须将采购优先级从传统设备转移到可以使用网络通讯的互联机器上。这种转换，可能会对组织带来一定的挑战，因为不具备网络功能的传统设备意味着在前期成本上要比互联、智能设备具有优势。利用互联设备所产生的数据，可以避免单一故障事件以及因之而引起的生产线停机所造成的损失，在一定程度上可以补偿采购具有网络功能的设备所需要付出的额外成本。采购决策必须基于整个生命周期内的使用成本而不仅仅是前期的。
　　■ 启用数据专家：一旦设备完成网络连接，具有测量和监视数据功能，生产运营经理就可以与数据专家合作，确保设备能够以最优的方式采集和使用数据。数据专家可以通过对现场甚至是虚拟场景的评估，来改进数据运营。联网设备采集的数据，可以存储在云端，通过一个基于服务器的模型来实现虚拟监视。当数据被虚拟存储时，就可以对其进行访问、分析，并在数据专家的帮助和指导下，用其指挥和实施预测性维护。这种虚拟化，作为数据专家提供服务的一种，可以加速在工厂内实现预测维护。
　　■ 将正确的数据推送给正确的人：利用数据驱动信息，实现预测性维护的一个关键方面就是在整个组织架构内推送数据，从而可以对决策过程施加最大的影响力。数据必须保存在特定的组织层面，但是必须将其推送到工厂车间层，供车间层单个机器操作人员利用。与通过智能手机推送通知、数据一样，生产运营经理在努力确保数据在组织内传输、从各个渠道将其推送到工厂车间的操作人员时，必须考虑将数据传递的清晰易懂。
　　例如，在煤井、采矿和金属工业等行业，天气状况是实现预测性维护的一个关键因素。如果数据采集设施、优化分发数据的系统已经就位，当恶劣天气即将到来时，生产运营经理就可以通知现场的员工和运行人员，而不必安排专门人员来跟踪天气预报。智能数据基础设施可以显示，哪些设备因恶劣天气造成的降级程度最厉害，设备的当前状态，以及在天气状态来临前应当进行哪些特定的维护工作。在任何工业领域内，生产运营经理应确保数据应能到达最底层或车间层，这样相关人员就可以因之做出响应。这经常并不需要通知维护专家进厂，而是确保每个设备运行人员都可以利用这些数据来执行预测性维护，从而优化性能。
　　经过综合考虑的预测性维护程序，可以为工厂运行带来显著的收益。有效利用预测性维护的工厂和设施经理，可以获得可观的运行收益以及竞争优势。一旦某个设备实现互联，整个工厂内的相关人员必须相信由这些数据所得出的结论，从而可以从基于数据的预测性维护中获得最大的收益，尽管这些结论可能会对以前的优化生产参数认知造成挑战。

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