預測性維護可能是最吸引制造商采用物聯網的商業用例。

生產線資產的預防性維護(工業4.0出現之前的常見做法)是制造商的主要成本負擔。事實上，40%的預防性維護成本都花在了對實際故障幾乎沒有影響的資產上了。

毫無疑問，預測性維護預測計劃外停機事件和質量偏差的能力被證明是游戲規則的改變者。

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這是由于預測性維護的8個主要好處：

1. 減少生產時間損失：預測性維護允許計劃外停機時間比反應性維修所需的停機時間短得多，并且可以安排在方便且成本較低的時間來維護。
2. 降低維護成本：在需要時進行維修，而不是在許多情況下多余的例行維護。
3. 降低勞動力成本：需要技術人員完成具體而目標明確的任務。
4. 降低設備成本：只處理有問題的部件，防止不必要的更換和維修造成相鄰部件的磨損。
5. 二次損壞的可能性較低：預測性維護可以在問題加重并對設備造成更大范圍損壞之前及早發現問題。
6. 減少庫存費用：使用預測性維護，只為所需的零件和材料下訂單。
7. 經久耐用的機械：由于拆卸頻率較低，設備使用壽命更長，并延長了剩余使用壽命(RUL)。
8. 降低基于風險的成本：更少的計劃外維修可降低安全風險，并降低對其他部件或設備造成損壞的可能性。

什么是預測性維護軟件?

預測性維護是使用物聯網技術，并通過分析機器數據來識別模式并在問題發生之前預測問題，從而防止機器故障的一種方法。

在智能工廠內的人機交互中，預測性維護軟件使制造商能夠監控預測性維護功能。

因此，預測性維護軟件為用戶提供準確、可靠、可定制的可視化實時交互是至關重要的。

了解貴公司的需求

每家制造廠的運作方式都不同。清楚地了解您的運營需求、優先級和經濟動態是實施預測性維護軟件的關鍵，該軟件將為您的運營帶來***的投資回報。

在決定部署哪個軟件時，應包括工程師、技術人員和管理人員的意見和經驗。

回答以下8個問題，更好地了解貴公司的需求：

1. 公司計劃外停機的每月成本是多少?
2. 生產中斷的常見原因是什么?
3. 質量偏差的常見原因是什么?
4. 您希望預測哪種類型的問題——機械故障(如電機或軸承故障)或以流程為中心的問題?
5. 內部數據分析的專業水平如何?
6. 誰將使用該軟件?
7. 外部系統是否可以訪問生產線上的數據?它是否保存在數據庫(例如數據歷史記錄)中?
8. 運營系統中的數據是否與業務系統(IT)和流程中的數據集成，以實現有效和準確的數據分析?

在預測性維護軟件解決方案中尋找什么

以下是評估預測性維護軟件解決方案時需要考慮的6項關鍵功能：

1. 工業人工智能：集成到平臺中的人工智能算法，可用于通過與特定制造類型相關的用例來提高效率。例如，機械故障和流程相關問題都需要特定類型的機器學習。
2. 簡單直觀：預測性維護軟件應易于操作人員、技術人員和管理人員使用，例如，數字雙界面可以在生產線環境中顯示預測性維護見解和支持數據，從而實現快速直觀的根本原因分析。
3. 人機共生：預測性維護軟件應該能夠從生產線專家那里獲得與傳感器數據并行的輸入。通過這種方式，當算法從專家知識中學習時，可以利用人類經驗進行更準確的預測。
4. 可操作性和規范性：來自軟件的洞察力應該導致行動，并提供關于需要做什么以及如何做的信息。通過查明預測的故障，技術人員通過訪問和檢查標準操作任務來執行規定的糾正措施。
5. 可衡量的結果：預測性維護軟件應該能夠使用可量化的指標報告其價值和改進后的業務成果。
6. 兼容性：生產線通常由各種設備制造商生產的工業資產組成。預測性維護軟件應該有能力處理不同類型和品牌的資產，并在集成IT系統(ERP、MES、QMS等)的同時，無縫連接歷史數據記錄和產品生命周期控制系統。

始終檢查軟件內容

就解決方案本身以及軟件供應商提供的支持和附帶服務而言，預測性維護軟件市場是多樣化的。

確保您確切了解預測性維護軟件的功能——包含哪些內容，哪些內容不適用。

規劃就是一切

一旦考慮了以上所有因素，就應該有一個基本原則來指導您做出正確選擇——快速而簡單的部署。

考慮可以部署的解決方案，以便在3個月內實現價值，并且可以根據業務需要不斷進行調整。

領先的供應商將能夠為您提供定制的部署時間表。時間表應包括所有不同的部署階段，以幫助您通過原型制作、驗證以及最終解決方案交付來配置預測性維護系統。