PHM系统整体将向着智能化和网络化升级，专业化的PHM企业将更具竞争优势。
随着高精度、高性能和高信息量的现 代化传感器技术不断获得突破和实现 产业化应用，状态监测与故障诊断的 新方法也不断出现，例如模糊诊断、 专家诊断、神经网络诊断以及上述各 种诊断的复合。
在诊断方法方面，人工智能AI已具有 较为优异的理论基础及工具，对于复 杂系统而言，诊断确实需借助于人工 智能，才能达到最佳效果。
由于工业生产的复杂程度不断提高， 工业设备故障判断的难度也在同步扩 大，包括一些瞬态过程和异常原因难 以通过传统的监测方式来追溯，同时 数据分析与诊断的反馈也不够高效。
通过网络化在线设备状态监测，能够 实现设备状态的传输与数据存储分析， 实现工业设备的全覆盖、动态、连续 监控，并且可以对监测数据进行诊断 分析，预知和判定当前设备的损坏程 度与危险级别，为设备的定期与不定 期安检和维修提供科学依据。
PHM的专业化程度正在持续加强；
PHM的开展将以一体化为主，能够提 供专业化设备状态监测与故障诊断软 硬件系统、拥有丰富诊断技术人才的 整体解决方案提供商将会成为主流。
工业企业将更倾向于将其所在地的监 测中心与专业机构连接，专业的服务 商将有效依托积累下的诊断案例和服 务经验为工业企业客户提供动态、实 时和精确的远程诊断服务。 专业化
