A预测性维护计划可以将意外故障减少高达 90%，几乎可以消除故障。制造商长期以来一直在处理设备故障。虽然它们可能是不可避免的，但设备故障不应导致严重的停机时间、侵蚀利润或使制造商超支预算。这些通常是最坏的情况，也是必须避免设备故障的原因。
当今复杂的制造设施（包括数据网络、集成硬件和大量自动化系统）使这些挑战更加复杂。因此，大多数制造商没有足够的维护方法。事实上，Infraspeak 的一份报告指出，93% 的公司认为他们的维护流程效率不高。
这揭示了缺乏效率制造领域的电子维护计划，使工厂不安全，竞争力下降，利润也大大降低。
值得庆幸的是，预测性维护提供了解决方案。
预测未来
预测性维护是一种预测硬件故障的每种可能情况、确定何时需要维护并在必要时提醒维护人员并提供预防性解决方案的方法。
在制造生态系统中运营的任何人都将了解失败和故障日复一日地发生。预测性维护的目的不仅仅是为了防止或减少这些故障，而是为了帮助制造工厂达到高效率标准并在此过程中交付优质产品。
预测性维护计划可以将意外故障减少多达到 90%，几乎消除了故障。实现这一目标的第一步是确保您的维护策略遵循最佳实践。例如，植物管理人员必须安排定期检查、升级和故障排除以避免故障，从而为构建预测性制造计划奠定坚实的基础。
感知危险
为了有效地执行预测性制造，工厂经理应该收集尽可能多的数据。这在实施任何预防性维护策略时都至关重要，因为可供分析的数据越多，故障预测就越准确。
起点是使用智能传感器。智能传感器与机器学习算法相结合，有助于检测工业机器中的异常情况。此外，借助训练有素的算法，软件可以准确预测机器何时存在故障风险。
例如，在工业物联网环境中收集数据的智能传感器可以跟踪温度、识别磨损部件（例如故障）电路。同样，专业的智能传感器可以进行同等水平的振动分析特殊组件，识别任何未对准、弯曲轴或其他电机问题的情况。随着技术变得越来越先进，智能传感器可以监控更多参数，从而更加准确地了解机器的状况。
根据这些数据，制造商可以对关键资产进行分析以建立故障模式.在这种情况下，重点是故障频率、机器故障的严重程度和识别故障的难度。
通过将状态监测设备连接到 CMMS，工厂经理可以设置警报以通知维护人员设备的任何故障或异常情况。这提供了在零件需要更换时计划定期维护的机会，从而消除了发生严重故障的可能性。
例如，传感器技术可以与多种不同的低级流体动力产品集成——从泵、电机、执行器和过滤器的连接器、软管和管道。一些控制阀生成的诊断数据对于解决电源问题至关重要。
普华永道最近的一项调查发现，95% 的受访者表示预测性维护至少改善了一个关键的维护价值驱动因素，其中 60% 的人看到设备正常运行时间明显改善。关于正常运行时间
普华永道最近的一项调查发现，95% 的受访者表示预测性维护至少改善了一个关键的维护价值驱动因素，其中 60% 的受访者清楚地看到改善设备正常运行时间。
但是，要让工厂经理在他们的设施中看到这种成功，使用传感器来收集设备信息是必不可少的关键组件。最近的机器通常带有不同的实时数据采集选项，但旧设备也可以重新使用配备廉价的附加传感器。在处理老化资产时，预测性维护可能是一个重要的工具，这需要仔细规划采购过时的备件。
这是自动化零件供应商（如 EU Automation）的专家顾问可以帮助采购零件并协助那些处于预测性维护旅程中的人。无论工厂操作员是在寻找智能传感器来开始他们的预测性维护之旅，还是在寻找更换零件来对旧机器进行纠正性维护，与可靠的零件供应商建立关系都是必不可少的。
虽然一定程度的设备故障是不可避免的，它不应导致计划外停机和资产质量不佳。这每年给制造业和加工业造成数十亿美元的损失。相反，一个成熟且有效的预测性维护计划将有助于防止和显着减少停机时间，同时通过增加正常运行时间来提高工厂的盈利能力。
