预测性维护可能是最吸引制造商采用物联网的业务用例。生产线资产的预防性维护是工业4.0之前的常见做法，是制造商的主要成本负担。事实上，40%的预防性维护成本花费在对实际故障几乎没有影响的资产上。毫无疑问，预测性维护预测计划外停机事件和质量偏差的能力被证明是游戏规则的改变者。这是由于预测性维护的8个主要优势：减少生产时间损失：预测性维护允许比反应性维护所需的计划外停机时间短得多，并且可以安排在方便且成本较低的维护时间。降低维护成本：在需要时进行维修，而不是在许多情况下进行冗余的例行维护。降低人工成本：需要技术人员完成特定的、有针对性的任务。降低设备成本：只处理有问题的零件，避免不必要的更换和维修导致相邻零件磨损。二次损坏的可能性较小：预测性维护可以在问题升级并对设备造成广泛损坏之前及早发现问题。减少库存费用：使用预测性维护只为您需要的零件和材料下订单。经久耐用的机械：由于拆卸频率降低，设备使用寿命更长，剩余使用寿命(RUL)更长。降低基于风险的成本：减少计划外维修可降低安全风险并降低其他组件或设备损坏的可能性。什么是预测性维护软件？预测性维护是一种使用物联网技术并通过分析机器数据来识别模式并在问题发生之前预测问题来防止机器故障的方法。在智能工厂内的人机交互环境中，预测性维护软件使制造商能够监控预测性维护功能。因此，预测性维护软件为用户提供准确、可靠且可定制的实时交互可视化效果至关重要。了解贵公司的需求每个制造工厂的运作方式都不同。清楚了解您的运营需求、优先事项和经济动态是实施预测性维护软件的关键，该软件将为您的运营带来最佳投资回报。在决定部署哪个软件时，包括工程师、技术人员和管理人员的意见和经验。通过回答以下8个问题，更好地了解贵公司的需求：贵公司每月计划外停机的成本是多少？生产中断的常见原因是什么？质量偏差的常见原因有哪些？您想预测什么类型的问题？-机械故障（如电机或轴承故障）或以流程为中心的问题？内部数据分析的专业水平如何？谁将使用该软件？外部系统能否访问生产线上的数据？它是否保存在数据库中（例如数据历史学家）？运营系统中的数据是否与业务系统(IT)和流程中的数据集成，以实现高效准确的数据分析？在预测性维护软件解决方案中寻找什么在查看软件解决方案时要考虑的6个关键功能：工业人工智能：人工智能算法集成到平台中，可用于通过与特定类型制造相关的用例来提高效率。例如，机械故障和与流程相关的问题都需要特定类型的机器学习。简单直观：预测性维护软件应该易于操作员、技术人员和管理人员使用，例如，数字孪生界面可以在生产线环境中显示预测性维护洞察和支持数据，从而实现快速、直观的根本原因分析。人机共生：预测性维护软件应该能够从生产线专家那里获得与传感器数据并行的输入。这样，当算法从专家知识中学习时，人类经验可用于做出更准确的预测。可操作的和规范的：来自软件的洞察力应该导致行动并提供关于需要做什么和如何做的信息。通过查明预测的故障，技术人员通过访问和检查标准操作任务来执行规定的纠正措施。可衡量的结果：预测性维护软件应该能够使用可量化的指标报告其价值和改进的业务成果。兼容性：生产线通常由各种设备制造商生产的工业资产组成。预测性维护软件应该能够处理不同类型和品牌的资产，并在集成IT系统（ERP、MES、QMS等）的同时无缝连接历史数据记录和产品生命周期控制系统。始终检查软件内容就解决方案本身以及软件供应商提供的支持和附带服务而言，预测性维护软件市场多种多样。确保您准确了解预测性维护软件的作用——包括什么，不包括什么。规划就是一切一旦您考虑了以上所有内容，应该有一个基本原则可以指导您做出正确的选择——快速简便的部署。考虑一个可以在3个月内部署以实现价值并且可以根据业务需求不断调整的解决方案。领先的供应商将能够为您提供定制的部署时间表。时间表应包括部署的所有不同阶段，以帮助您通过原型设计、验证和最终解决方案交付来配置预测性维护系统。
