时间是宝贵的，这在制造业中体现得最为明显。在任何依赖机械和工业设备的设施中，可用性和利用率都是关键问题。预测性维护是工业4.0（工业物联网）的主要组成部分，其目标可能是最关键的效率指标：时间。时间至关重要，因为设备停机和维护会产生高昂的直接和间接成本。生产力损失、劳动力浪费、库存耗尽和机会成本都是停机的后果。低估停机时间也是一个常见且代价高昂的错误。什么是预测性维护，它有什么好处？工业物联网(IIOT)中的预测性维护有望帮助您避免花时间处理善后事宜。随着传感器技术和连接性的改进，它已成为工业4.0不可或缺的一部分。这个概念是使用本地和云计算来扩大您的维护计划。您不仅可以近乎实时地集中评估工业设备的状况，还可以预测问题和机器寿命。因此，您可以减少生产力损失和劳动力浪费，并节省您自己和他人的宝贵时间。以优化为导向的成本节约潜力有望将维护预算转移到研究、营销和创新上。总而言之，潜在的经济影响是巨大的。事实上，麦肯锡估计预测性维护可以将维护成本降低10%到40%。预测性维护在工业4.0中如何发挥作用？总之，预测性维护提供了对故障的数据驱动理解。异常监控是一种机器学习技术，用于识别故障并预测未来故障的可能性。使用有关关键健康值、风险预测、停机成本和维护成本的数据，根据静态规则或更动态的方法分析然后触发警报以采取行动。机会——投资工业物联网未实现的好处迄今为止尚未实现的预测性维护的另一个好处是制造商将能够提高其产品的灵活性。当然，采用即服务和按X付费的模式会增加生产的复杂性。更重要的是，它还将减少停机时间并产生新的收入来源。例如，通过iPaaS解决方案可以获得许多好处。由于智能工厂的发展，工业4.0中的预测性维护已成为提高速度和定制化的共享经济趋势的一部分。未来，制造业将更加以客户为中心，以服务为中心。事实上，一些经理将工业4.0视为精益2.0，随着生产变得更快且更具成本效益，这将使他们的客户受益。展望未来现在，未来学家正在探索规范性而非预测性维护。规范性维护渴望采用完全自动化的方法。它使用机器对机器(M2M)技术让机器自行安排维护。然而，拥有昂贵设备的制造商可能希望选择人工输入，至少在最初是这样。因此，为了充分利用数字化转型的价值，公司必须寻找与人类员工兼容并跟上不断发展的技术和业务趋势的端到端技术解决方案。实现预测性维护的路线图不仅需要适当的数据管理，而且在复杂的系统集成中，需要一个灵活的平台来集成各种数据源、工具、系统、微服务，并最终实现无缝的人机交互。总之，预测性维护正在改变制造业。有一点很明确：当对云技术和物联网的投资发挥作用时，它们将成为提高时间效率同时实现全新工作方式的关键。
