预测性维护解决方案是如何提高生产率的

设备制造商通常面临的挑战是保持机器和其他资产处于有效的工作状态，同时减少维护和定时维修的成本。

考虑到产品和服务的上市时间非常紧迫，在它们发生之前确定可能的故障或故障的原因变得越来越重要。物联网、大数据分析和云等新兴技术使工业设备和装配机器人能够将其当前状态传递到集中式服务器，使故障检测更容易、更实用、更直接。

通过主动识别潜在问题，公司可以更有效地部署维护服务，并改善设备的正常运行时间。帮助预测故障或故障的关键特性通常隐藏在结构化数据中，例如生产年、制造、模型、保修细节和其他非结构化数据中。后者包括但不限于来自数百万个日志条目、传感器、错误通知、压力、电流、电压、里程表读数和发动机功率扭矩规格的信息。

通过使用高级数据分析，可以将来自此类来源的信息转化为有意义的、可操作的见解，用于主动维护资产，以防止导致资产停机或事故的事件，监控资产行为，并调优资产，使其达到最佳性能水平。预见性维修是一种科学的程序，它可以预测一个功能正常的设备何时会发生故障，甚至偏离其正常行为，以便在故障发生之前安排维修。

预防性维护模型的底层体系结构是相当统一的，与它的最终应用程序无关。分析通常驻留在IT平台的主机上，但系统地将这些层描述为:

• 数据采集-通过嵌入合适的传感器和操作日志文件。
• 数据转换——机器学习模型的原始数据转换
• 状态监测——根据资产的运行限制提供警报
• 资产运行状况评估:如果资产的运行状况已经开始下降，则根据趋势分析生成诊断记录
• 预测-通过机器学习模型对失败进行预测并估计剩余寿命
• 决策支持系统最佳行动的建议
• 人机界面层以易于理解的形式使所有信息可访问

故障类型分类、故障诊断、故障预测和相关维修措施的建议都是预测维修方法的组成部分。

随着工业客户越来越多地意识到机械意外故障导致的维护成本和停机时间的增长，预测性维护解决方案正在获得关注。大公司已经使用这种方法超过10年了。如今，该技术已经成熟并模块化，因此制造业中的中小型公司也可以通过保持较低的维修成本和满足新业务的初始运营成本来获得优势。爱游戏捕鱼游戏

虽然预测性维护显然比纠正性维护提供更多的业务利益，但它也比预防性维护先行一步——维护工作按预先设定的时间间隔进行，目的是减少故障或资产功能退化的可能性。

除了控制维修成本、避免故障恢复的保修成本、减少计划外停机时间和消除故障原因等优点外，预测性维护还采用非侵入性测试技术来评估和计算资产性能趋势。所使用的方法可以是热力学、声学、振动分析和红外分析等。

大数据、机器对机器通信、云技术的不断发展，为研究工业资产产生的信息创造了新的可能性。由于传感器、执行器和其他控制参数的输入，实时状态监测是可行的。利益相关者需要的是一个可靠的分析和工程服务合作伙伴，帮助他们利用数据科学，不仅可以预测资产的早期失效，还可以消除它们，并及时采取行动。