制造业中需要预测性维护的原因和达成方式

无论你的组织是丢弃重要的关键数据块还是无法评估存储在存储库中的数据的重要性，预测性维护都可以为现有制造策略提供所需的增强，以利用关键数据并利用其限制关键的挑战业务流程。

 

预测性维护简介

属于或来自制造业生态系统的任何人都知道，在这一领域中大家都见证过失败和崩溃的。作为专门处理重复执行任务的设备和机械的领域，故障的范围是不可避免的。因此，大多数制造业的目标不是消除误差范围，而是将误差幅度减小到一定程度，以帮助他们达到高效标准并在过程中交付优质产品。

由于科学技术的飞速发展，企业不再需要依靠基本的技术，例如将数据导入电子表格和手动分析见解来跟踪其运营进度。随着诸如物联网和大数据之类的工具的兴起，企业组织现在能够利用机器数据来限制停机时间的成本和影响，而不管它是计划内还是计划外的。简而言之，此危机管理协议称为预测性维护。

制造与工业4.0

用更多的技术术语来说，预测性维护是指进行维护以使预测的问题不再出现。可以将其视为预见工厂车间维护要求并立即满足其需求的一种主动方法，而不是坚持传统的“基于条件的维护”方法，该方法涉及按照固定的时间表进行维护或只是为了消除一个新遇到的问题故障而进行的维护。预测性维护需要分析来自机器的操作数据，随后产生许多指示性模式和见解。然后，操作员会考虑这些模式，他们利用这些模式来预测系统中任何给定单元的维护计划。

制造业中需要预测性维护的原因和实现方式

在进行预测性维护之前，制造商必须依靠被动维护模型才能在特定设备出现故障后对其进行修复。凭借这种模式，制造行业不仅导致了高昂的维护成本，而且还因长时间的计划外停机而陷入瘫痪。所有这些因素不可避免地导致正在生产的产品质量下降。相反，有了IoT和IIoT集成的预测性维护模型，制造行业可以消除不必要的频繁维护，从而削减大量成本。这是一种非常直观的方法，可以考虑从每个单元中提取的特定信息来检测和预测潜在问题，从而在此过程中维护制造业的整体健康状况。

为什么预测性维护很重要?

在像制造这样的行业中，折旧是至关重要的成本，而先进的设备价格昂贵，因此，确保合理的资产管理对于确保所讨论的制造部门的可持续性和使用寿命至关重要。在这些设置中实施预测性维护模型可以使人们在多个方面节省大量成本。即使有诸如精益管理和6 sigma之类的协议，其唯一目的是提高单位的效率，但它们的相关性仍属于当前事物方案中的扫描仪。

在当今时代，技术已经决定了我们生活中几乎每一个有形的方面，已经迫切需要采用由尖端技术驱动的效率协议。本质上，预测性维护旨在提升由物联网技术支持的资产管理方法。根据普华永道的一份报告，在维护中实施预测性制造可将成本降低12%，并将正常运行时间延长9%。此外，它还将老化资产的使用寿命延长了20%，从而将安全性、环境、质量和健康风险降低了14%。

预测性维护如何工作?

虽然预测性维护的一般结构主要是直观的，但它考虑了许多传感器数据，以便始终有效地监视机器的状态。这些传感器包括压力、转速、温度、电流、振动和化学性质。

根据所考虑的设备，预测性维护模型会考虑这些传感器生成的读数，以预测潜在危险并随后发出维护工作指令。这些传感器中的每一个都负责监视设备的不同方面。因此，它们的读数值直接表示所涉及机器的状态。例如，振动分析可洞悉可能发生的故障，并可将其视为即将发生的组件故障的早期迹象。同样，温度传感器的高读数可能表示某个特定组件不久即将崩溃。通常，只要读数低于或高于指定的平均值或“正常”值，就会调用该协议。

预测性维护优势

制造业中需要预测性维护的原因和实现方式

(1) 帮助限制计划外停机

在导致制造单位破产的过程中，没有什么比计划外的停机时间更重要。根据《华尔街日报》的一篇文章，估计工业制造商每年因意外停机成本而造成500亿美元的损失。因此，这些设备必须将计划外停机时间限制在最低限度。实现此目标的最佳方法之一是使用预测性维护来制定主动维护计划。预测性维护会考虑历史数据，以检测模式，帮助识别有可能短期内遭受停机风险的计算机。

(2) 帮助优化设备寿命

通过有效地消除计划维护和基于状态的维护的做法，预测性维护可以随时监控设备的输出、效率和质量，从而优化设备寿命。根据它们的寿命和使用频率，该模型将不同的时间表分配给该装置的所有不同操作组件。

(3) 用例

联网汽车：在汽车行业中，在互联汽车中实施预测性维护可能是其中最引人注目的预测性维护案例之一。这些相连的汽车会创建并中继从所有组成传感器生成的大量性能数据。因此，进行适当的预测性维护可以使经销商和制造商为他们的客户确定维修和维护时间表，从而为他们节省了无法预见的麻烦，并提高了他们在此过程中的用户体验。

公用事业：如今，公用事业供应商越来越多地使用预测性维护和分析来发现电网上供需问题的预警信号，并在问题升级为潜在中断之前对其进行处理。

研究：像CERN这样的研究巨头利用其数百万个传感器生成的大量数据来确保其所有设备和机械都以最大的潜力运行。随后，这也为他们提供了提前识别和解决潜在故障的缓冲。