随着技术的发展，古老的格言“为什么要修复未损坏的东西”不再有效。在当今“始终在生产”的世界中，工厂和生产设备全天候24小时运行，任何故障都可能严重中断生产，有时甚至会对其他下游业务产生连锁反应。为确保运行可靠性，充分的维护是关键。企业已经知道这一点，所以这不是为什么而是何时的问题。随着组织和运营商采用物联网(IoT)技术，包括机器人、摄像头和各种传感器，他们收集的数据量只会继续增长。事实上，全球用于自动收集、分析数据和执行任务的设备数量预计将增加近两倍，从2020年的97亿增加到2030年的294亿。如此爆炸性的数据量对人类来说是一个挑战，因为我们的大脑无法及时分析和处理正确的信息。虽然数据为企业提供了前所未有的运营洞察力，但如果不理解数据并据此采取行动，这种优势就会过时。这就是在维护中使用预测分析和人工智能(AI)的原因。什么是预测分析？预测分析允许用户通过从收集的历史数据中确定概率来预测未来趋势和事件。它预测潜在的场景并确定每个场景的可能性，帮助推动战略决策。这些预测可以是近期的，例如预测某台机器将在当天晚些时候发生故障，也可以是更遥远的未来，例如预测今年维护操作所需的预算。预测使企业能够做出更好的决策并制定数据驱动的战略。使用AI进行预测性维护AI最有价值的功能之一是它能够同时消化来自多个来源的信息，计算各种可能结果的概率，并根据各种原因提出建议——所有这些都不需要手动输入。此功能使预测分析能够利用许多现代企业中可用的大量数据。随着世界产生越来越多的数据，无论是来自数以千计的物联网传感器、显示原材料和零件何时交付的航运数据，还是从世界各地的气象站收集的开源天气数据，人工智能正在成熟，以帮助人类了解所有的信息。它可以从噪音中滤除信号并做出可操作的决策。通过适当的AI配置，具有AI、ERP集成操作的企业可以根据从数据中收集的信息采取行动。这一切如何影响维护？目前，有三种类型的维护：基于时间的维护反应性维护预测性维护基于时间的维护是指用户根据计划执行维护，通常是机器的预期寿命。这在理论上很好，因为用户可以根据其他类似设备的维护需求。然而，这主要是理论上的，因为每台机器的功能取决于许多因素，包括使用、位置、磨损等。使用基于时间的方法，组织可能对机器执行过多或不足的维护。另一方面，对于反应性维护，维护是在需要时进行的，这意味着会出现计划外停机，中断生产活动。预测性维护解决了所有这些问题。这是基于状态的维护，其中设备和工具的状态通过传感器进行监控，传感器提供的数据用于预测资产何时需要维护。因此，只有在满足某些条件时才计划进行维护，即在设备开始出现故障之前。随着人工智能技术的成熟和组织部署越来越多的物联网工具，支持人工智能的预测性维护的使用正在增加。实施预测性维护虽然几乎所有需要定期维护机器的企业都可以从预测性维护中受益，但取决于机器停机时间的成本，一些企业比其他企业受益更多。例如，由于业务运营的远程性质，现场服务业务从预测性维护中受益匪浅。由于石油钻井平台和风力涡轮机等资产位于偏远地区并且容易受到恶劣天气的影响，因此对机器故障的反应会严重影响生产。更糟糕的是，事后进行维护需要付出巨大的代价，因为需要订购备件并且需要将维护人员快速部署到这些偏远地区。然而，通过预测分析，现场服务组织可以在无法保证持续发电之前对风力涡轮机部件进行必要的维护。例如，通过分析机器的振动、声学和温度，操作员可以发现潜在的问题，例如不平衡、未对准、轴承磨损、润滑不足或气流。另一个例子是警报，它是来自故障设备的信号/故障代码。该系统可以分析以前对此类设备的维护工作，以及特定的信号/故障代码。根据历史记录，系统确定它看到该组合的最后设定次数-先前的维护工作和特定的信号/故障代码。然后，在任何实际故障发生之前，技术人员会在适当的时间派出系统推荐的适用备件来完成维修。预测分析使操作员能够更准确地跟踪机器的磨损和潜在缺陷，更重要的是，使他们能够在机器出现故障之前采取行动。通过使用历史趋势和天气模式，结合来自设备传感器的信息和预测的供应链交付时间，可以提前进行预防性维护。船员可以更好地控制维修地点和时间，而不是在事故发生后急于营救他们——允许他们选择自己的战斗。总结虽然预测灾难没有万无一失的方法，但人工智能可以让我们尽可能地接近它。正如沿海地区的人们在注意到飓风时会储备瓶装水和备用电池一样，与人工智能集成的维护系统可以让企业在任何问题成为真正的问题之前根据需要进行维护。
