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下載手機APP 制造商轉向工業物聯網尋求更智能的方法，不斷獲取行為數據，以提供可行的見解，從而預測產品故障，增加正常運行時間并提高資產效率。維護是開發和制造產品時的戰略考慮，但是三分之一的維護活動過于頻繁，而一半則無效。對于機器操作員和工廠經理而言，預防性維護和資產維修會浪費不必要的資源，吞噬運營成本并削弱高效運營。在這種情況下，預測性維護可能會有所幫助。
維護和修理運營（MRO）對于企業資產的正常運行至關重要，因為維護是企業運營連續性和有效性的關鍵。維護和修理運營（MRO）涉及廣泛的活動，例如檢查工業設備，修理機械，更換損壞或故障的零件。
預防性維護與預測性維護之間的區別
過去，企業被動地維護其資產。資產崩潰后，企業修理或更換了資產。資產已恢復到原始狀態。無功維護是有問題的，因為它與設備故障相關聯，設備故障導致活動中斷并導致大量損失。
為了減少被動維護的效率低下，工業組織已過渡到預防性維護模式。預防性維護會定期安排維修和服務操作，以防止設備故障。簡而言之，預防性維護會考慮資產的預期壽命以主動檢查和維護它們。通過這種方式，它將減少意外的停機時間并刺激業務運營的連續性。
預測性維護策略
當前，預防性維護在企業維護方法中占主導地位。但是，它遠非最優，因為它通常比資產壽命更早地維護資產。因此，它會導致次優的整體設備效率（OEE）。企業必須根據有關資產狀態的事實信息而不是假設的EoL值來計劃維護活動，以實現最佳的整體設備效率（OEE）。
與傳統的反應式和預防性模型相比，預測性維護可帶來許多業務收益。這些措施包括提高資產利用率和整體設備效率（OEE），避免計劃外停機以及維護活動的最佳計劃。
預測性維護作為工業4.0應用程序
預測性維護的好處可以為管理大型部署的商業企業節省大量成本并增加收入。盡管如此，鑒于要獲得有關資產狀況的及時詳細信息非常困難，因此預測性維護仍然沒有得到廣泛應用。
在過去的幾年中，由于傳感系統和大型組織生產設施中的物聯網（IoT）、大數據、人工智能（AI）等先進數字技術的廣泛部署，這種情況正在逐漸改變。這些技術的部署被稱為第四次工業革命（工業4.0）。
工業4.0正在部署傳感器和網絡物理系統，以數字化物理過程并實現基于IT的數據驅動的自動化和控制操作。它支持多種工業應用，例如靈活的自動化，預測性維護，數字孿生和各種供應鏈管理優化。
為了維護企業，工業4.0促進了有關機械設備狀況的大量數字數據的收集。通過部署不同的傳感器（例如振動傳感器、聲學傳感器、溫度傳感器、功耗傳感器和熱像儀）可以增強此數據收集的能力。
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來源：賢集網
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