物联网推动工业从计划维护向预测性维护转型

自第一次工业革命以来，机器成为制造企业不可或缺部分。三个世纪后，几乎找不到没有机械碰撞轰鸣声的工业板块。

显然，无机器难以想象任何工业板块存在。机器提升产品质量、减少材料浪费、最关键的是提高公司生产率。它们还优化端到端供应链，影响混合、研磨、制造、装配、仓储、物流、分销等所有关键工业运营。

机器状况良好时，是提升车间/工厂速度、精度、效率的宝贵资产。但随老化故障，公司面临设备停机甚至停厂，导致无法满足需求、随之而来财务损失。

因此，为保障机器不间断持续运行与长期盈利，遵循稳健检查维护制度，让操作员识别脆弱机械部件、实施必要维修。

维护包含纠正性、预防性、节时、降风险、改善状况等措施；标准维修维护程序分为以下子类：

1) 计划性维护

2) 预测性维护

让我们快速了解这两种方法：

计划性维护——预设检查制度

分配给技术员/操作员的带截止日期的常规任务，优化机器性能，均属计划性维护运营。这些任务包括反复清洁、检查、调整、大修、更换，常在工厂停机后进行。

计划性维护的标准例：两滑动部件间定期加油。

计划性维护制度旨在预防反应性维护（机器故障后再修）。定期检查全套机械装置延长资产寿命，让公司减少非必要维修更换，长期高效优化资源资产配置。

但计划性维护也有缺陷。首先，实施需全厂停机，影响生产力。其次，全套装置需一次性检修，消耗大量工时与宝贵资源，本可用于其他生产目的。

预测性维护，专注按需调整微调的概念，是消除上述挑战的更优维护技术。

预测性维护是主动维护策略，在机器性能即将恶化前针对性维修。该技术基于设备性能与状况预测故障/故障。随后仅对即将受损资产进行必要维修更换，消除全装置停机需求，精简运营实现连续生产。

使用预测性维护优于计划性维护的优势：

A. 有助于在故障发生前预测意外故障。提高机器可用性与正常运行时间，改善资产可靠性与利用率。

B. 因无需工人遵循严格预设检查维护制度，他们可从事更有生产力工作。也通过节省过度维护浪费时间、释放工人从事其他必要任务，降低运营成本。

C. 通过减少检查全装置浪费时间、最大化工人效率，提升整个供应链效率。

确定机器故障的预测，基于各种状态监测系统与技术采集的设备机器状态性能数据分析。一种能从如此大规模工业装置摄取处理数据的技术，是前沿的物联网技术。

物联网技术使用先进智能传感器设备，采集工厂安装设备运行性能的关键数据。数据经一系列物联网基础设施最终存入云平台。

存储数据可通过分析与数据处理单元处理；与预置阈值比对，判断被检参数是否在允许范围内或超标。这帮助技术员操作员判断机器是否按工业标准运行，减轻繁重检查任务。

若某机器性能关联参数值超出允许范围，操作员可通过移动监测设备通知获警报，从而采取主动措施，在易损部件损坏前维修调整。

此外，不同资产嵌入式传感器采集的数据可集体分析，确定未来机器故障估计的洞察、趋势、模式。随后可在故障概率峰值时规划维护检查任务。

因此，物联网作为状态监测系统，监管公司机器设备状态性能，予以预测性调整维护。

预测性维护增长动力源于行业聚焦减少资产停机与运营/维护成本。预测性维护市场规模预计从当前40亿美元以25.2%复合年增长率增至2025年123亿美元。

物联网作为状态监测赋能者将在增长中扮演主要角色，允许公司革新维护运营。

此外，物联网技术还赋能行业改善人机交互与机器间同步；优化现场活动与自动化制造。

因此，物联网不仅允许优化维护技术，还在提升整体设备效率、增强工厂效率、增加生产率方面提供新可能。

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