制造商的预测性维护

在我们的 AWS 系列的第二部分，我们探讨了亚马逊向预测性维护市场的转变。亚马逊最近宣布，它对这一领域的重视程度进一步提升，这标志着对支持预测性维护的方法和技术的成熟度的真正验证。 （单击此处阅读第一篇博客 AWS Monnitron：我们的 CTO Rob Russell 的第一印象） Amazon Lookout for Equipment 是一个自动化的预测性维护平台，似乎主要供在工厂车间工作的维护人员使用，对于那些既没有资源也没有意愿设计或构建自己的预测性的组织来说，它是一种现成的产品。维护平台。确保将代码和数据科学水平保持在最低水平，它从现有传感器获取数据并应用现成的机器学习算法

在过去的三篇文章中，我们研究了 PdM 的兴起，为什么这么多供应商及其客户都犯了错误，以及我们如何将多年来在预测性维护方面学到的所有知识应用于我们今天所做的一切，使 Senseye PdM 成为市场上领先的预测性维护产品。在本系列的最后一篇文章中，我们将考虑预测性维护的未来可能会是什么样子。 优雅整合 全球预测性维护市场正在快速增长。据分析师称，随着降低维护成本和停机时间的需求日益增加，其价值将在未来五年内达到 120 亿美元以上，是目前价值的三倍。然而，虽然需求明显存在，但市场仍需努力实现这一增长水平。 正如我们在之前的文章中强调的那样，市场仍然分散。实现某种标准化需要一些时间。不

与智能工厂革命相关的预测性维护和其他互联技术为提高生产效率和可见性提供了巨大的机会，但它们也带来了额外的运营风险——安全性。 网络攻击正在增加，制造业正在遭受数据盗窃、访问锁定数据的赎金、机器停机、现场安全和建筑质量威胁。 我们着眼于组织在实施可扩展的预测性维护计划时应注意的安全注意事项。 安全的重要性 2019 年 11 月 – Pilz 是世界上最大的自动化工具生产商之一，遭受了勒索软件感染，影响了其在 76 个国家/地区的所有地点超过一周。[1] 2018 年 7 月 – 一名黑客将机场的安全系统访问权限放到暗网上以仅 10 美元的价格出售。[2] 2018 年 3 月 –

实施预测性维护并非易事。为了专业地执行它，组织需要克服几个预测性维护挑战。这些挑战是什么？预测性维护的优势是什么，或者它将如何为您的组织带来好处？什么是预测性维护？您将在此博客中找到所有这些问题的答案。那么，让我们开始吧！ 什么是预测性维护？ 预测性维护的主要目标之一是消除所有潜在问题，从而减少未来资产故障的机会。在预测性维护中，在不让资产失效的情况下，尽量减少维护频率，从而降低维护成本。 预测性维护利用资产维护数据和历史来提前检测何时可能发生资产故障，并在发生故障之前提供维护。此外，定期检查实时信息和资产状况。 简而言之，预测性维护是一种主动维护，可确保资产不会发生故障并在资产发生故障