预防性维护和纠正性维护的区别
维护是任何公司正常运作的一项基本任务，尤其是在工业设备和机械方面。这一点不容忽视，因为正确的管理可以防止故障、故障和无数昂贵的维修。有两种经典或传统的方法来进行公司机器的维护：预防性或纠正性。这两种方法有什么区别？一个比另一个有什么优势？在本文中，我们将分析这两种工业维护方法，并探讨人工智能（AI）在该领域提供的可能性。
什么是纠正性维护？
我们将纠正性维护理解为旨在解决或纠正出现的问题的那些行动。通常，这是一种针对机器正常使用和磨损导致的故障和故障的维护。
主要特点是纠正性维护不需要计划。然而，这种准备不足并不总是积极的或富有成效的。
另一方面，重要的是要记住，纠正性维护意味着更大的停产，并可能影响公司的正常节奏。因此，需要注意的是，如果企业只进行预防性维护，将会遭受更多的停工、成本增加，甚至延迟交货和订单。
这种类型的维护通常由工作量很小的小公司进行。但是，无论公司多么有限，如果您正在寻求长期稳定和最大限度地优化所有资源，这种类型的维护是不可取的。
在这篇文章中，我们将讨论存在的 3 种维护类型：预防性、纠正性和预防性。
什么是预防性维护？
传统纠正性维护的替代方法是预防性维护，也称为计划性维护。这种类型的系统定期执行，以尽量减少生产线中的故障数量。基本上，它旨在通过预测因老化而可能发生的故障，从而防止因磨损而导致的故障。
如何？通过及早采取行动，确保生产始终处于受控状态，从而最大限度地减少任何安全问题。
执行的一些任务是基于对安装的检查、更换机器中的油或对其进行良好清洁。因此，良好的预防性维护将避免和减少重大故障、维修成本和机械零件的更换。
专家指出，从长远来看，预防性维护无疑更加高效和划算。此外，有了这个系统，公司可以随时依靠 CMMS（计算机辅助维护管理）来处理这项工作。
预测性维护是终极解决方案
在比较了纠正性维护和预防性维护之后，值得质疑人工智能在该领域可以发挥什么作用。预测性维护正在成为任何公司维护管理的最终解决方案。
预测性维护是一种将 IIoT 与人工智能相结合的新技术，旨在预测故障的出现，但通过检测操作异常和生产设备未来可能出现故障的迹象。
它是如何工作的？就像预测分析负责预测金融市场的走势一样，预测性维护使用数据分析来预测任何公司机器可能出现的故障和故障。
通过机器学习，可以提取模式并做出预测，从而在任何类型的故障发生之前很久就安排资产的维护。
哪种类型的维护最适合我的业务？
无论您的公司是什么，维护将永远是它的基本组成部分。如果您想最大限度地提高盈利能力，减少成本、故障和各种不可预见的事件，预测性维护将是最佳选择。
您将能够让人工智能为您的公司服务，获得无与伦比的故障预测系统，能够避免大量维修，提高资产的使用寿命，并检测和减少安装过程中可能存在的弱点机械。
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