维护是开发和制造产品时非常重要的问题——这是有充分理由的。对于机器操作员和工厂经理来说，预防性维护和资产维修会消耗不必要的资源和费用，并会严重阻碍高效运营。仅一小时的停机时间就可能导致大型企业损失超过100,000美元的生产力，并严重影响客户满意度。事实上，三分之一的维护活动过于频繁，据IBM称，近一半的维护活动是无效的。制造商和资产管理公司正在寻找更好的维护方式，答案在于将物联网(IOT)与预测分析相结合，以提供预测性维护解决方案。考虑到这一点，物联网(IoT)预测性维护应用市场正在快速增长，预计到2022年将达到109亿美元。为什么预测性维护会改变游戏规则？想象一下，如果您在发生任何故障之前收到来自移动应用程序的警报，而不必根据过去的观察、预测分析和传感器触发的警报来估计零件何时会过时它会告诉您何时更换零件，减少计划外停机时间并保持您的设备以最高效率运行。预测性维护还消除了维修成本，这对制造商和最终用户来说都是一个很大的未知数。当设备中的电子元件出现故障时，可能需要5分钟或5小时才能确定问题所在。更换损坏或磨损的零件也是如此。由于运行时间的损失以及二次经济损失，重大故障代价高昂，例如，如果商用或家用冰箱出现故障，冰箱中的物品可能会损坏。机器越大或越复杂，维护对生产和运营成本的影响就越大。如果不及早发现，即使是系统中的一个小缺陷也可能导致代价高昂的意外停机。借助物联网支持的预测分析，您可以准确预测资产何时需要维护。工作原理在IoT设计阶段，制造商对其生产流程和资产进行建模以创建IoT模型——数据收集和传输传感器、应用程序、云、网关和其他系统组件的连接系统的蓝图。他们可以配置一组“规则”来识别维护问题并在需要维修或更换零件时发送警报。系统部署后，应用于物联网系统数据的机器学习算法会分析相关历史事件，并将其与物联网模型进行比较，这是“应该是什么”的参考，以预测事件故障。预测分析仪表板还汇总了运营数据，使用户能够随时了解系统的运行情况。(iothome)每个资产或“事物”都会生成数据并将其状态传回云端或外部系统。这创造了一个可以追溯到制造过程的闭环洞察力。这些见解是预测性维护的核心——它们不仅仅是减少停机时间。物联网预测性维护的好处分析资产和过程数据不仅可以最大限度地减少停机时间，还可以通过以下方式影响公司的收入：延长资产寿命：物联网预测性分析使制造商能够在机器或工厂停止运行之前执行根本原因分析并发现问题。将预测性维护货币化：当设备制造商能够证明他们增加了正常运行时间并降低了维护成本时，他们可以为客户提供一定程度的可预测性，从而提高购买价格并成为战略竞争优势。向客户销售基于数据分析的数字服务机会也可以为公司带来经常性收入和突破性增长。减少停机时间并提高生产率：通过在问题导致整个系统出现故障之前发现问题来减少计划外停机时间。减少计划的人工检查也可以提高生产效率和产量。提高客户满意度：在需要更换零件时自动提醒客户，并在特定时间推荐维修服务，让您的产品在市场上脱颖而出，让客户满意。减少人为错误的机会：维护机械设备需要对其机械、工程和操作有深入的了解。再加上一个完整的系统，包括与云的连接、应用程序、软件和固件，您就有了一份需要维护的清单。预测性维护可在物联网系统成为主要问题之前识别出“故障线路”，并减少人为错误的可能性。预测性维护永远无法完全取代人为监督，并且始终需要一定程度的人为干预。但停机时间的减少，以及随之而来的运营成本的降低以及产品稳健性和客户满意度的提高，是制造商转向物联网的主要原因。
