预测性维护（PdM）正在通过包括物联网（IoT）、云、移动应用程序、AI/ML（利用数据进行分析和预测）以及用于在一个平台集中共享全部运营数据的 Web 应用程序等技术，变革制造运营和增长。工业4.0的工具和技术已将 PdM 从抽象概念转变为切实可行的解决方案。

什么是预测性维护及其对制造商的重要性？

PdM 是在设备正常运行期间监控其性能和状态的设备维护方式，旨在降低故障发生的可能性。它类似于预防性维护，即在故障发生前对资产进行维护，而不是在故障导致停机后再进行维护。

预防性维护与预测性维护的区别在于所采用的方法、任务的提前期以及调度的精确性。PdM 利用状态监测工具和技术及资产信息来跟踪设备性能，进而预测故障的发生。理想情况下，PdM 能够在降低维护频率的同时，减少在非计划性维护和预防性维护上花费的时间。

智能传感器就是一个例子。这些机器传感器能够检测资产运行方式的变化，例如部件在高于正常速度下的振动。与维护软件（如Fiix® CMMS）连接的传感器会将此信息传递给软件，从而安排维护。随后，软件会在技术人员的移动设备上通知他们新安排的任务。

由于预测性维护为主动维护任务提供了理想的时间窗口，因此有助于最大限度减少设备维护所需时间、因维护而损失的生产工时，以及备件和耗材的成本。

预测性维护的价值

根据Allied Market Research，2018年制造业预测性分析市场规模为USD535000000，预计到2026年将达到USD2500000000。这显示了人们对这种依赖技术和五个关键组织要素（人员、数据、流程、工具和零件、设备）的维护方式的重视。这些要素与技术结合，被称为强大预测性维护计划的六大支柱。

以下是您可以如何发展每个领域，并利用它们构建一个持久的预测性维护计划。

人员：预测性维护之旅从这里开始

“如果没有执行人员的支持，即使您的预测性维护计划在纸面上看起来很不错，也没有意义，”Fiix® 解决方案工程师 Jason Afara 说。

您计划中的每个预测性维护支柱都需要人员来构建和维护。数据需要解读，技术需要设计和管理。这就是为什么您组织中的每个人都必须了解 PdM 的工作原理、重要性，以及他们可以做些什么来确保其成功。

让工厂人员接受预测性维护带来的变革至关重要，但并非易事。获得维护团队的支持，并在工厂内营造成功文化至关重要。

数据：过去、现在和未来之间的纽带

预测性维护计划需要信息才能取得成功。

SensrTrx 首席执行官 Bryan Sapot 表示：“没有数据，您无法预测任何事情。例如，如果您没有关于泵或传送带正常状态的基线，您就无法识别或预测异常。”

但数量的增加也带来了对质量的需求。

关键是来自工厂车间的准确信息。

数据是当前资产绩效与资产未来状态之间的纽带。这就是为什么从产量到故障模式的一切都必须不断更新。这些数字也必须准确无误。如果它们在不同系统之间存在差异，将会破坏您的计划。

流程：以人员和设备为驱动

人员流程涉及维护团队开展工作的方式。它们概述了员工如何与机器、数据、彼此以及其他一切进行互动。

“你需要了解谁负责什么，数据和任务的审查频率，沟通方式，以及如何规划、升级和完成任务。”Jason 说。

在设备流程方面，了解设备完成的流程、如何采集资产数据，以及数据如何映射到未来绩效至关重要。

简而言之，流程就是您的工作方式——维护团队如何规划和完成每天需要做的事情以取得成功。有效的预测性维护计划有助于使您的整个运营可预测，最大化从工时到资产绩效的各项指标。

工具和零件：成功预测性维护计划的关键

“预测性维护并不是新鲜事物，”Jason 说。“20 或 30 年前与现在的区别在于，我们拥有了更好的工具和对零件的理解，可以以更低的成本做得更好。”

工具是用于测量资产状况的仪器，例如红外摄像机，以及用于检查或维修设备的工具。零件是设备的不同组件。

设备：并非所有机器都适合预测性维护

在设计预测性维护计划时，了解哪些设备可以让您预测故障非常重要。

Jason 表示：“适合预测性维护计划的资产，是那些能够提供良好状态数据，并有足够提前期来在完全故障前发现问题的资产。”

Jason 还建议将预测性维护应用于最关键、具有最明显故障模式的资产，因为构建 PdM 计划需要投入大量时间和金钱。

技术：将所有要素连接在一起的纽带

技术有助于您管理、促进和优化预测性维护的其他支柱。

成功的关键在于了解哪些产品何时运行、所有活动的成本，以及上次维护的时间等因素。

有许多不同的技术可用于管理预测性维护计划，从 ERP 到 MES 系统和 CMMS 软件。

预测性维护计划并不能解决所有问题，但它有许多好处，比如更可靠的运营，让组织中的每个人都能成长并提升效率。

根据 readwrite.com[1] 的说法，它还可以带来显著的财务成果：投资回报率提高十倍，维护成本降低 25%～30%，故障减少 70%～75%，停机时间减少 35%～45%。

要充分利用这些优势，必须建立在关键维护基础之上。只有当这些基础牢固时，您才能制定出制胜策略。

[1] 大数据管理解决关键问题，2019 年 10 月 6 日