预测性维护

更明智的决策 = 预测性维护

预测性维护又称远程监控或状态监控 已经存在了几十年。预测性维护的最佳实践可以追溯到二十世纪四五十年代的航空和军事领域。当时，监控系统可以检测和预测飞机发动机的潜在故障。

²⁰世纪下半叶，预测性维护的理念在工业领域得到了重视。随着计算机的出现和传感器的日益普及，各行业开始探索如何利用现有数据来预测设备故障，并通过安排适当的维护来优化机器设备的性能。

20 世纪 90 年代和 21 世纪初，预测性维护成为各行各业耳熟能详的术语。更多具体的预测性维护技术和工艺应运而生。物联网（IoT）和工业设备互联性的提高带来了更多复杂的解决方案。在这几十年间，预测性维护解决方案开始使用实时数据、机器学习和预测分析。

什么是预测性维护？

预测性维护是制造业、能源业和运输业等各行各业的成熟做法。它利用传感器数据、历史维护记录、投标数据和其他相关信息来预测潜在的设备故障。

通过利用机器学习、数据分析和建模，预测性维护可以预测潜在的问题，更高效地安排维护任务，减少意外停机和高成本维修的可能性。

预测性维护解决方案

预测性维护解决方案依靠准时信息有效检测设备性能和状态的变化。这种方法可提供对单个资产、流程甚至整个智能工厂状态的访问。

许多预测性维护解决方案都可以在现场实施。它们涉及不同层面的数据分析。以下是预测性维护领域内的一些关键领域。

机器学习和数据分析。预测性维护利用数据分析和机器学习算法来处理传感器数据，识别预示潜在设备故障的模式、异常和趋势。

传感器节点。传感器节点收集关键的预测性维护数据，如温度、压力和振动。它们部署在机器或运行环境中，可提供实时数据以供分析。

Mesh 网络传感器。Mesh 网络是一组相互连接的传感器节点，它们将数据传送到一个中心枢纽或收集点。这种网络便于在多个地点传输信息。

状态监测技术。振动分析、热成像、油分析和声发射测试等状态监测技术有助于评估机械的健康状况，这对于预防潜在的设备故障至关重要。

预测性维护软件平台。这些平台提供全面的数据管理和分析，具有实时监控、预测性分析、告警和维护计划工具等功能。

商业模式和预测性维护

预测性维护也是创新商业模式的网关。例如，通过提供 "可用性即服务"，企业可以将其业务模式从单纯销售电机转变为确保机器持续运转。这种战略转变并不局限于单纯的交易，而是有助于建立持久的合作伙伴关系，以提高可见性、优化维护并确保机器的可持续可用性。