正在改变制造业的预测性维护技术是如何工作的？

预测性维护可提供以数据为依据的故障理解。异常监测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。基于静态规则或更多动态方法，并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，进行分析，然后触发警报以采取行动。

　　时间是宝贵的，这在制造中最为明显。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至关重要的问题。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。

　　时间很重要，因为设备停机和维护带来了高昂的直接和间接成本。生产力损失、劳动力浪费、库存耗尽以及机会成本，这些都是停机的后果。低估停机时间也是一个代价高昂的常见错误。

　　什么是预测性维护，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费时间来处理善后事宜。随着传感器技术和连接性的提高，它已成为工业4.0中不可或缺的一部分。

　　其概念是使用内部部署和云计算来拓宽您的维护时间表。您不仅可以集中和近乎实时地评估工业设备的状况，而且还可以预测问题和机器的使用寿命。

　　结果，您减少了生产力损失和劳动力浪费，并为自己和他人节省了宝贵的时间。以优化为导向的成本节约潜力有望将维护预算转给研究、营销和创新。总之，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%至40%。

　　预测性维护在工业4.0中是如何工作的？

　　总之，预测性维护可提供以数据为依据的故障理解。异常监测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。

　　基于静态规则或更多动态方法，并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，进行分析，然后触发警报以采取行动。

　　机会——投资工业物联网带来的未实现收益

　　到目前为止，预测性维护尚未实现的另一个好处是，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付费的模式将增加生产的复杂性。（来源物联之家网）更重要的是，这还将减少停机时间并带来新的收入来源。例如，通过iPaaS解决方案可以带来很多好处。

　　作为智能工厂发展的结果，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，制造业将变得更加以客户为中心，更加以服务为中心。

　　事实上，一些管理人员将工业4.0视为精益2.0，随着生产变得更快、更具成本效益，他们的客户将从中受益。

　　展望未来

　　现在，未来主义者正在探索规范性维护，而不是预测性维护。规范性维护渴望采用一种完全自动化的方法。它使用机器对机器（M2M）技术来允许机器自行安排维护。

　　但是，拥有昂贵设备的制造商至少在最初可能会希望选择人工输入。因此，为了充分利用数字化转型的价值，公司必须寻找端到端的技术解决方案，这些解决方案要与人类员工兼容，并跟上不断发展的技术和业务趋势。

　　实施预测性维护的路线图不仅仅需要适当的数据管理，并且在复杂的系统集成中，还需要灵活的平台来整合各种数据源、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。有一件事很清楚：当对云技术和物联网的投资全面发挥作用时，它们就掌握着开启时间效率的钥匙，同时也掌握着全新的工作方式。

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