随着第 4 次工业革命（称之为工业 4.0 或工业物联网 (IIoT)）的到来，机器和系统正迅速变得更加智能、更具互联性。 这种互联已让工作域 (OT) 的数据延伸到了 IT 域。互联加上生成数据的传感器的扩增，不仅带来了以往未曾有过的海量信息，而且还带来了让这些互联机器及系统提高工作效率和可靠性的密钥。 了解 IIoT 的公司都意识到了 ：他们需要应对工业革命下一阶段的挑战，才能继续降低运营成本。
降低成本的一个具体方法是，通过最大限度减少停机时间来最大限度地利用其资产。 各大公司不仅正在使用高级数据分析，而且还在将传感器数据财富与其它与资产有关的生命周期参数相结合，现已开始告别“预防性”维护，把重点转向“预测性”维护。 使用这种方法，企业可以开始在其设备不停机的情况下，让其更高效、更可靠的运行更长时间，从而可避免定期“调度”维护造成的成本高昂的停工。 企业可通过增加工作时间，在数据分析显示特定设备或设备某个部分即将需要维护以避免发生成本不菲的潜在系统故障之前，让其设备保持运行。
Xilinx 技术可通过在负责生成数据和处理数据的传感器之间提供链路，推动向预测性维护发展。 Xilinx 技术可通过高度可配置的 I/O、软硬件处理、滤波、模式检测与分析（多数为实时），用于确保在设备或系统出现故障之前，提供做出精准预测性维护决定所需的必要传感器数据并针对该数据进行通信。