亿迅智能制造网
非计划停机与资产故障是当今制造业最大盈利杀手。此类中断常源于缺乏机器性能实时可见性，难以在故障发生前预测与预防。
数字化释放主动预测性维护所需数据——将隐性机器健康指标转化为可执行洞见。通过部署传感器网络、高级分析、AI驱动故障预测模型，制造商可：
准备好开启转型？
下载简报，发现如何实施驱动可量化ROI的预测性维护策略。
物联网技术
背景：AWS系列第二弹，亚马逊正面入局PdM 亚马逊正式发布Amazon Lookout for Equipment，释放强烈信号：预测性维护方法论与技术栈已成熟验证。该产品定位：面向一线维护人员的开箱即用型自动化PdM平台，最小化代码与数据科学门槛，接入现有传感器数据，套用现成ML算法，实现自动化状态监测分析。 定位：Senseye的“Amazon Basics版”——利好生态 可视为Senseye的“Amazon Basics版”，非贬义。资产覆盖广度虽有差距，但亚马逊级玩家入场=赛道成熟度跃迁。技术普惠化加速，不再需证明PdM概念有效性。巨头入局自带流量与信任背书。 进步方向：以维护
在过去三篇文章中，我们探讨了预测性维护（PdM）的兴起、为何众多供应商及其客户屡屡失败，以及我们如何将多年积累的 PdM 经验应用到当前的一切工作中，使 Senseye PdM 成为市场领先的预测性维护产品。在本系列的最后一篇中，我们将展望预测性维护的未来图景。 优雅的集成 全球预测性维护市场正在快速增长。据分析师预测，随着降低维护成本和停机时间的需求增加，未来五年内其市场价值将达到 120 亿美元以上 —— 约为当前价值的三倍。然而，尽管需求明确存在，市场要实现这一增长水平仍有大量工作要做。 正如前文所述，市场依然碎片化。实现某种程度的标准化需要时间。但最终，我们认为理想的解决方案是那些采取
预测性维护及智能工厂革命相关的联网技术为生产效率和可见性带来巨大机遇，但也带来额外运营风险 —— 安全。 网络攻击增加，制造业遭受数据窃取、勒索解锁数据、机器停机、现场安全和产品质量威胁。 我们审视组织实施可扩展预测性维护计划时应注意的安全考量。 安全的重要性 2019 年 11 月 —— 全球最大自动化工具生产商之一 Pilz 遭受勒索软件感染，影响其 76 国所有分支机构超一周。[1] 2018 年 7 月 —— 黑客将机场安防系统访问权以仅 10 美元在暗网出售。[2] 2018 年 3 月 —— 亚特兰大市遭勒索软件攻击，在线服务被勒索 5.5 万美元比特币。据报市政府花费超 250
实施预测性维护并非易事，组织需跨越多重挑战。这些挑战是什么？预测性维护有哪些优势？它究竟是什么？本文将为你一一解答，让我们开始吧！什么是预测性维护？预测性维护的核心目标是消除潜在问题，降低未来资产故障概率。通过在不导致资产故障的前提下最小化维护频率，从而减少维护成本。它利用资产维护数据与历史提前预判故障时机，并在故障发生前实施维护；同时定期检查实时信息与资产状况。简单说，预测性维护是一种主动维护策略，确保资产不发生故障、按时维护，从而降低维护费用、提升正常运行时间与性能，增强资产可靠性、减少停机。众多组织正加大投入，因深知其商业价值。据 Techsci Research 数据：“2020 年全
