APM2.0成熟度モデルはIndustrial IoT(IIoT)と共に発展する
IIoTはAnalytics（分析技術）と共に保守戦略を単なるコスト削減を超えてビジネス利益まで含め改善します。IIoTの出現と共に装置からのデータ収集は紙ベース、マニュアル検査から自動化されたシステムへと進展しています。
これはデータ品質及び量共々改善します。IIoT利用可能なリモートアセット監視は、また、パラメータの数と種類を劇的に拡大し、コスト効率の良い監視を可能にします。今日の更に高度なアナリティックスと組み合わせ、これらのデータは、新たな、より効率の良い保守戦略を導入することを可能にします。更に、この成熟プロセスに沿って、事後保守から予防、状態ベース、予測、最終的には、規範的な保守へと進んで行くことができます。
保守の成熟度が上がれば、保守コスト削減を超えた広範なビジネス利益を得ることができます。すなわち、オンタイム出荷、収入、顧客満足、品質/収益、安全、仕掛品（WIP）在庫などにおける改善です。これらのベネフィットには、プロジェクト及びその成功に必要なリソースの承認獲得の可能性を増やすような実施手段も含まれます。
APM 2.0 成熟度レベル
IIoTは、保守関連活動に関し、より高いレベルの成熟度と関連定義を実現すべく、再考を可能にします。サプライヤ及びユーザー間の種々の成熟度モデルをレビューすることにより多くの見解や矛盾が発見されました。また、参照する産業標準もありません。この不明瞭さにより、種々のソリューションを比較するのが難しく、潜在的な顧客層に混乱を招き、ソリューション導入を遅らせることになります。
そこで、ARCは保守成熟度を5段階に定義しました：reactive（事後対処）, preventive（予防対処）, condition-based（状態ベース監視対処）, predictive（予測対処）, and prescriptive（規範的対処）。このAPM 2.0成熟度モデルが提供するのは：
- 成熟度をベンチマークするモデル、及び改善方法に関する明快な理解
- ソリューションをより簡単に比較するための良く定義、標準化された用語
- オペレーション及び保守のステークホルダーが、何処にIIoTをアプライすべきかをより良く理解できるアドバイス
Industrial IoT(IIoT/インダストリアルIoT)は、データ収集におけるマニュアル検査を自動化されたシステムへ移行することを可能にしました。これはデータ品質及び量を大きく改善し、保守戦略の改善を可能にします。このAPM 2.0成熟度モデルは下記質問に答えられるよう支援します: “如何にしてIIoTを最大限活用し組織のオペレーティングパフォーマンスを改善することが可能か？”