自动化行业正开始发生显著且合乎逻辑的转变。这一转变并没有偏离最近推动数据收集的努力，作为工业物联网(IIoT)和工业4.0倡议的推动者。相反，它反映出人们越来越关注预期的最终结果——如何从所有这些数据中创造价值——而不是关注最终的数据收集方法。
西门子工厂数据服务业务经理Simon Davidoff将当前的工业物联网趋势与20世纪90年代末发生的互联网技术转型进行了比较，他说:“我们现在更多地谈论的是结果，而不是产品。制造商不是在销售压缩机，而是在谈论销售压缩空气;他们不是卖燃气轮机，而是按小时卖电。”
大卫杜夫在2016年西门子自动化峰会(Siemens Automation Summit 2016)上的演讲中表示，这种发展中的工业商业模式正从单纯的产品销售转向服务交付，“这使得可靠性变得更加重要”。“因此，持续监控至关重要。”
幸运的是，由于传感器技术和数据存储价格近年来急剧下降，现在监测大量资产的方法既便宜又有效。
除了提供一系列自动化技术来创建和记录资产数据外，西门子在这一技术和经济转型中发挥的作用越来越多MindSphere，该公司基于开放云平台SAP的HANA云平台．MindSphere平台旨在通过使用OPC UA等开放连接标准、即插即用连接西门子产品以及按次付费定价模式，让工业用户和oem为其业务创建数据驱动的服务。大卫多夫很快指出，MindSphere的开放性也扩展到了非西门子设备。
为了将非西门子设备中的植物数据导入MindSphere，西门子提供了MindConnect Nano网关，用于读取非西门子工业资产中的数据，并对其进行预处理，以便将数据转移到MindSphere中。
据西门子技术销售和动员数据服务主管弗洛里安·贝尔介绍，MindSphere的启动需要三个步骤。第一步是使用MindConnect Nano或直接即插即用(如果是西门子产品)将资产连接到MindSphere，并使用MindSphere的Fleet Manager服务配置资产的数据模型、数据采集和连接。第二步涉及运行舰队管理器来监视在MindSphere中配置的所有资产的运行状况。第三步是使用MindSphere的Visual Analyzer服务访问推荐的资产优化操作，并解决特定用户或用户组的问题。
除了MindSphere中最初的Fleet Manager和Visual Analyzer服务之外，西门子通过MindSphere提供的分析应用程序包括机床分析、传动系统分析、工业网络分析、过程事件分析、控制性能分析、动态过程优化和能源分析。
Davidoff引用了西门子的Data Train Analytics应用程序，指出美国宇航局已经使用该应用程序为其使用的变速箱创建了一个预测故障模型。大卫多夫说，这项服务“为NASA飞行操作提供了预测性维护，并已经发现了两个可能在飞行过程中造成严重问题的故障。”
