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時序進入21世紀後，製造技術也出現大幅進展，有別於過去倚靠經驗判斷設備維修時程，如今藉著物聯網(IoT)衍生出的數據分析，讓廠商更能精準掌握設備需維護的時程，達到預防性維修的境界。
據Manufacturing Business Technology報導，在20世紀，技術出現許多重大進展，從亨利福特(Henry Ford)在1913年啟動的組裝線作業開始，經過100年後，車廠每小時已可生產500輛車，但隨著業者越想達到更具生產力與獲利後，讓資產能在巔峰狀態下運轉格外重要。
基本上，維修伴隨人類一起出現，從最早期固定讓矛與工具銳利，到現代科技修護工作等，都是人類讓工具與機器保持良好的概念。
若以貨車車輪為例，數百年前，貨車駕駛必須等到車輪掉落才知道更換，也就是所謂的反應式維修。
根據產業研究指出，單一廠房採用上述策略約佔上線時間83%，但17%故障則隨時可能出現。從現今角度來看，假設輸送帶在尖峰生產時故障，業者是否能吸收成本與緊急修護，甚至是流失的營收？評論指出，反應維修在採用正確技術時的適當環境下是有效的維修策略之一。
之後駕駛開始懂得在車輪掉落前先檢查，透過觀察可馬上維修或替代新的車輪，之後再決定隔一段時間檢查。隨著設備越來複雜後，製造廠經常推薦以時間或使用為主的檢查方法來維護標準，目的是以較低成本延長資產的壽命。受到嚴格管制的產業則必須經常紀錄確保符合規範。
預防維修可增加上線時間5%，但業者也可能會出現過度維修的風險。在上述車輪例子中，駕駛經過數次送貨後開始掌握到趨勢，等到車輪吱吱叫持續出現以及煞車後車輛晃動後，就知道必須馬上更換車輪。
諸如上述的觀察正是更主動維修的開始，除了可延長資產時間與降低成本外，主動策略經常與健康及安全顧慮、永續及更佳法規遵守等組織計畫相互支持。
透過一段時間觀察狀況與追蹤設備的歷史後，讓維修更具效率，關注焦點也從維修轉移至改善。除此之外，業者也可開始知道設備故障的原因，讓未來可以預先介入，一旦加入整體策略後，產業研究認為，將可獲得98%上線時間。
每家企業的最終目的是讓資產最大化，諸如預測預防與穩定度為主的維修需要持續數據來提升設備可使用性與生產能力。
對於資產密集的產業相當重視預測能力，產業研究指出，上述產業將發現IoT的價值，而預測設備故障有時也需要外部資訊，例如生產數據、環境溫度與週邊設備的數據以及使用新形態的先進分析。
隨著更多企業認為工業4.0將帶來衝擊並更擁抱智慧工廠後，資產管理將更為關鍵。因此，為了善用來自資產、輔助感測器與IoT的大量數據，業者必須投資企業資產管理(EAM)，並與企業資源計畫(ERP)與製造執行系統(MES)整合才能獲得工業4.0帶來的契機。