无论您的组织是丢弃重要的关键数据还是无法评估存储在存储库中的数据的重要性，预测性维护都可以为现有的制造策略增加价值提供所需的增强功能利用关键数据并利用它来约束关键的具有挑战性的业务流程。预测性维护简介制造生态系统中或来自制造生态系统的任何人都知道，这是一个每个人都看到过故障和故障的领域。作为专门处理执行重复性任务的设备和机器的领域，故障范围是不可避免的。因此，大多数制造业的目标不是消除误差幅度，而是将误差幅度降低到有助于他们达到效率标准并在此过程中交付优质产品的程度。由于科学技术的快速进步，企业不再需要依赖基本技术，例如将数据导入电子表格和手动分析洞察力来跟踪其运营进度。随着物联网和大数据等工具的兴起，企业组织现在能够利用机器数据来限制计划内或计划外停机的成本和影响。简而言之，这种危机管理协议称为预测性维护。制造业和工业4.0在更专业的术语中，预测性维护是指执行维护，以便预测的问题不会再次发生。将其视为预测工厂车间维护要求并立即满足这些要求的主动方法，而不是坚持传统的“基于条件的维护”方法，该方法涉及按固定计划进行维护或简单地消除对遇到的问题的新维护.预测性维护需要分析来自机器的运行数据，这些数据随后会产生许多指示性模式和见解。操作员然后考虑这些模式，他们使用这些模式来预测系统中任何给定单元的维护计划。在预测性维护之前，制造商不得不依靠反应性维护模型来修复发生故障的特定设备。使用这种模式，制造业不仅会产生高昂的维护成本，而且还会因长时间的计划外停机而陷入瘫痪。所有这些因素都不可避免地导致所生产产品的质量下降。相反，借助物联网和IIoT集成的预测性维护模型，制造业可以消除不必要的频繁维护，从而节省大量成本。这是一种非常直观的方式，可以考虑从每个单元中提取的特定信息来检测和预测潜在问题，并在此过程中保持制造业的整体健康。为什么预测性维护很重要？在制造业这样的行业中，折旧是一项关键成本，先进设备价格昂贵，因此确保健全的资产管理对于确保相关制造业的可持续性和使用至关重要。在这些设置中实施预测性维护模型可以在多个方面显着节省成本。尽管有像精益管理和6sigma这样的协议，其唯一目的是提高一个单位的效率，但它们的相关性仍然是当前事物方案中的扫描仪。在这个技术几乎支配了我们生活的每一个有形方面的时代，迫切需要采用尖端技术驱动的效率协议。从本质上讲，预测性维护旨在提升由物联网技术提供支持的资产管理方法。根据普华永道的一份报告，在维护中实施预测制造可以将成本降低12%，并将正常运行时间增加9%。此外，它将老化资产的使用寿命延长了20%，将安全、环境、质量和健康风险降低了14%。预测性维护如何工作？虽然预测性维护的一般结构大多是直观的，但它考虑了很多传感器数据，以便始终有效地监控机器的状况。这些传感器包括压力、转速、温度、电流、振动和化学特性。根据所考虑的设备，预测性维护模型会考虑这些传感器生成的读数，以预测潜在危险并随后发出维护工作单。这些传感器中的每一个都负责监控设备的不同方面。因此，它们的读数直接表示相关机器的状态。例如，振动分析可以深入了解可能发生的故障，并且可以被视为即将发生的组件故障的早期迹象。同样，高温传感器读数可能表明特定组件即将失效。通常，只要读数低于或高于指定的平均值或“正常”值，就会调用此协议。预测性维护的好处(1)有助于限制计划外停机时间没有什么比计划外停机时间更能促使制造部门停业。根据《华尔街日报》的一篇文章，据估计，工业制造商每年因计划外停机成本损失500亿美元。因此，这些设备必须将计划外停机时间限制在最低限度。实现此目标的最佳方法之一是使用预测性维护来创建主动维护计划。预测性维护考虑历史数据来检测模式并帮助识别短期内有停机风险的计算机。(2)帮助优化设备寿命预测性维护通过有效地消除计划维护和视情维护的做法，可以随时监控设备的产量、效率和质量，从而优化设备寿命。根据他们的年龄和使用频率，该模型为安装的所有不同操作组件分配不同的时间表。(3)用例联网汽车：在联网汽车中实施预测性维护可能是汽车行业中最引人注目的预测性维护用例之一。这些联网汽车创建并传递从所有组成传感器生成的大量性能数据。因此，适当的预测性维护可以让经销商和制造商为他们的客户定义维修和维护计划，避免他们无法预料的麻烦，并在此过程中改善他们的用户体验。公用事业：如今，公用事业供应商越来越多地使用预测性维护和分析来发现电网供需问题的早期预警信号，并在问题升级为潜在停电之前解决问题。研究：像欧洲核子研究中心这样的研究巨头使用其数百万个传感器生成的大量数据来确保其所有设备和机器以最大潜力运行。随后，这也为他们提供了一个缓冲区，可以提前识别和解决潜在的故障。
