预测性维护：一个价值 280 亿美元的行业正在形成
Senseye 的联合创始人 Alexander Hill 着眼于过去五年预测性维护的演变，并确定了其增长背后的一些关键驱动力
一个加速发展的行业
在过去的五年里，预测性维护已经很好地成熟了。经过相当稳定的 25 年发展，CMMS 系统为企业资产管理让路，之后为更传统的资产绩效管理工具以及以预测性维护为重点的新一代工具、资产可靠性和性能铺平了道路已经很好地、真正地提上了日程。
相比之下，如果说过去 25 年见证了此类系统的演变，那么过去 5 年见证了一场革命。
从小众到主流
五年前，预测性维护仍处于相对起步阶段，全球价值不到 15 亿美元[1]，大多数系统都是独立运行的，由“DIY”风格的数据科学解决方案组成，其收益受到阻碍缺乏互操作性和理解。与此相符，投资回报率 (ROI) 的例子很少。
然而，随后几年，高级集成功能和 API 的可用性加快了预测性维护的用例，与现有企业系统（无论是 ERP、CMMS 还是 EAM）的集成变得越来越普遍，因此，更大的价值得到了认可。
与此同时，传感器可用性的提高和成本的降低，支持了无线传感器网络部署对易用性的需求增加，
Gartner 报告称，预测性维护正在成为许多业务转型中工业 4.0 用例的主要方面。
该软件的这种更集成、更复杂的使用已经释放了巨大的投资回报率。 Senseye 最近推出的保证，ROI Lock 就是对这一 ROI 的证明 ® ，该公司与全球一级再保险公司 SCOR 合作，在未达到停机时间减少目标的情况下报销客户的订阅费用。当您考虑到使用 Senseye 的创新预测性维护平台时，计划外停机时间通常最多可减少 50%，生产力提高 55%，维护准确性提高 85%，很容易看出其价值如何推动市场增长。
数据来源
这种演变的另一个驱动力是数据质量和可用性。通过包括现有控制系统在内的多种来源访问数据，而不仅仅是通过改装的传感器，使组织能够利用现有数据开展创新的预测性维护计划，无论是测量周期时间、振动还是电机电流，传感器通常构成计划加强，而不是开始倡议。
未来五年
在 2021/2022 年的预测性维护中，该技术已经从一个独立的小众框架或 DIY 解决方案发展成为一个快速增长的应用程序，真正为组织带来高投资回报率和价值——它是工业 4.0 的杀手级应用程序。
随着亚马逊等市场的新进入者及其 Monitron 产品，很明显，这是一个具有巨大扩张空间的行业。
在工业 4.0、物联网和人工智能的加速下，分析师预测市场将继续快速增长，到 2026 年将达到 282 亿美元[2]。在未来，我们预计它将代表现有企业软件的一部分，或者公司将选择同类最佳并与现有系统紧密集成。事实上，Gartner 预测，到 2026 年，60% 的支持物联网的预测性维护解决方案将作为企业资产管理产品的一部分提供，高于 2021 年的 15%。
此外，制造业等能源密集型行业将在应对气候变化和推动全球可持续发展方面发挥主导作用。
为了实现可持续和安全的工业运营，很明显，这些组织必须使用实时数据、分析和预测性维护技术来支持以下关键可持续性领域的改进：
- 降低制造过程中的能源消耗
- 减少材料和备件浪费
- 最大限度地延长资产的使用寿命
- 降低健康和安全风险
展望未来，预测性维护对工业组织而言将与 ERP 或财务规划软件一样重要，因为它可以提高设备性能水平，与展示最佳实践、遵守行业标准和推动竞争优势相称。
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