预测性维护是一种预防代价高昂的制造设备故障的方法，它可以通过分析整个生产过程中的数据来提前查明异常行为，以确保可以采取适当的措施来避免长时间的生产停机。在制造环境中广泛采用IoT之前，专业人员和机器操作员必须经常定期安排维护时间，以便确定可能需要维修的内容。

是什么让预测性维护如此重要?

人们认为，所有手动安排的机器维护中有一半实际上是徒劳的。考虑到这种形式的维护还占用了大量资源，时间和生产力，因此数字化医院解决方案，许多生产专业人士已从这种方法转向工业4.0方法就不足为奇了。利用物联网技术来监视生产线上的机器状况、简化维护计划并收集实时数据，这意味着制造商可以降低成本，最大化产量并提高产品质量。

预防性维护与预测性维护

早在互联网出现之前，制造企业就一直在进行预防性和预测性维护。但是，了解这两种维护之间的区别仍然很重要。

预测性维护的工作原理

为了使用预测性维护解决方案来监控设备，需要以下工具包：

用于收集机器或产品数据的传感器。

需要数据传输，以使通信系统将安全数据从机器移至数据存储系统。

数据存储系统是在现场或通过云收集和存储信息的中央枢纽。

预测性数据是一种分析性数据，它将算法应用于存储的数据，以便更好地理解机器应该如何工作，以及在故障发生前它可能在做什么。然后，这些数据以警报和报告的形式提供给操作员。

工程师和专家使用根本原因分析来调查和决定哪种行为是最合适的。

机械上的数据通过通信路径从传感器传输到中央存储区域。然后，将来自MES系统的数据集成到中央数据存储系统中，以提供更高级别的生产机械数据。一旦将预测数据应用于此，就可以提供有关如何减少机器停机时间的分析。

为了有效地部署预测性维护系统，用户必须首先评估每台机器的故障可能意味着什么。这应该将制造资产、传感器数据、通信程序、预测分析和仪表板警报汇总在一起。

使用可视化系统，工程团队将能够以图形形式查看生产线。这应该包括数据流、仪表板和系统逻辑（其中一组规则将在发现异常时进行监视和警报），以产生有关系统应如何有效运行的蓝图。从这里开始，任何历史机器数据或预测分析都可以应用到蓝图中，以在发生故障之前预测机器的行为。

预测性维护的优势

当企业使用预测性维护时，该组织有两个巨大的优势，包括：

减少机器停机时间。自动执行战略性维护计划已被证明可以减少20-50％的维护时间，同时将相关的维护成本降低约5-10％。

保持效率。依靠分析数据来提高机械效率，这意味着不再需要不必要的维护。 这意味着可以延长机器的使用寿命，并且可以在不使用机器时安排对发现的任何问题进行维修。

预测性维护解决方案构建流程

结合设备故障、设备维修情况、备件出入库情况进行数据分析，以优化设备维修、维护计划和备件采购计划，降低设备维护成本，减少维修给生产、管理带来的损失。方案提供从数据采集、数据处理、数据分析、数据呈现端到端解决方案数字化医院解决方案，为企业生产、维修和管理提供决策支持。策意data为您提供预测性维护解决方案，详情请咨询或者拨打策意data热线，有专业的

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